Какие существуют альтернативы CrossEntropyLoss для задач машинного обучения?

Некоторые альтернативы CrossEntropyLoss для задач машинного обучения:

• BCELoss (Binary Cross Entropy Loss). saturncloud.io Функция, похожая на CrossEntropyLoss, но используется для задач с двумя классами. saturncloud.io
• MSE или другие функции потерь, специфичные для регрессии. spotintelligence.com Они подходят для задач, где нужно предсказать непрерывные значения. spotintelligence.com
• Huber Loss. spotintelligence.com Функция, менее чувствительная к выбросам, чем CrossEntropyLoss. spotintelligence.com Её могут выбрать, если в данных есть экстремальные выбросы. spotintelligence.com
• Ordinal Regression. spotintelligence.com Функция, которая может подойти для задач, где классы имеют естественную порядковую взаимосвязь (например, низкий, средний, высокий). spotintelligence.com
• Специализированные функции потерь. sky.pro Например:
• Triplet Loss — используется в задачах метрического обучения и распознавания лиц. sky.pro
• Contrastive Loss — предназначена для сиамских нейронных сетей. sky.pro
• Dice Loss — оптимальна для сегментации изображений. sky.pro
• Connectionist Temporal Classification (CTC) — предназначена для распознавания последовательностей без привязки к временным меткам. sky.pro
• Bayesian Personalized Ranking (BPR) Loss — используется в рекомендательных системах для ранжирования предпочтений пользователей. sky.pro
• Perceptual Loss — применяется в задачах компьютерного зрения для сохранения визуальных характеристик при генерации изображений. sky.pro
• ROUGE, BLEU — используются в обработке естественного языка как функции потерь для улучшения качества генерации текста. sky.pro

Для высокоспециализированных задач могут быть полезны кастомные функции потерь, которые точно соответствуют требованиям задачи. spotintelligence.com