論文の概要: A survey and taxonomy of loss functions in machine learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.05579v1
• Date: Fri, 13 Jan 2023 14:38:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-16 15:02:32.182943
• Title: A survey and taxonomy of loss functions in machine learning
• Title（参考訳）: 機械学習における損失関数の探索と分類
• Authors: Lorenzo Ciampiconi, Adam Elwood, Marco Leonardi, Ashraf Mohamed, Alessandro Rozza
• Abstract要約: ほとんどの最先端の機械学習技術は、損失関数の最適化を中心に進化している。 この調査は、初心者と高度な機械学習実践者の両方にとって最も重要な損失関数の参照を提供することを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.41650195728953
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Most state-of-the-art machine learning techniques revolve around the optimisation of loss functions. Defining appropriate loss functions is therefore critical to successfully solving problems in this field. We present a survey of the most commonly used loss functions for a wide range of different applications, divided into classification, regression, ranking, sample generation and energy based modelling. Overall, we introduce 33 different loss functions and we organise them into an intuitive taxonomy. Each loss function is given a theoretical backing and we describe where it is best used. This survey aims to provide a reference of the most essential loss functions for both beginner and advanced machine learning practitioners.
• Abstract（参考訳）: 最先端の機械学習技術の多くは、損失関数の最適化に力を入れている。 したがって、適切な損失関数を定義することは、この分野の問題を解決するのに不可欠である。 本稿では, 分類, 回帰, ランキング, サンプル生成, エネルギーベースモデリングに分けて, 幅広い用途において最もよく使われている損失関数について調査する。 全体として、33の異なる損失関数を導入し、直感的な分類に整理する。 各損失関数には理論的裏付けが与えられ、最もよく使われている場所を記述する。 この調査は、初心者と高度な機械学習実践者の両方にとって最も重要な損失関数の参照を提供することを目的としている。

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