Loss Functions and Metrics in Deep Learning

要約

深層学習の重要なコンポーネントの 1 つは、モデルのトレーニングと評価に使用される損失関数とパフォーマンス メトリクスの選択です。
このペーパーでは、深層学習における最も一般的な損失関数とパフォーマンス測定について概説します。
各手法の利点と限界を検証し、さまざまな深層学習の問題への適用を示します。
私たちのレビューは、最も一般的な深層学習タスクで使用されるさまざまな損失関数とパフォーマンス指標の包括的な全体像を提供し、実践者が特定のタスクに最適な方法を選択できるようにすることを目的としています。

要約(オリジナル)

One of the essential components of deep learning is the choice of the loss function and performance metrics used to train and evaluate models. This paper reviews the most prevalent loss functions and performance measurements in deep learning. We examine the benefits and limits of each technique and illustrate their application to various deep-learning problems. Our review aims to give a comprehensive picture of the different loss functions and performance indicators used in the most common deep learning tasks and help practitioners choose the best method for their specific task.

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