Для задачи классификации изображений наиболее часто используется функция потерь categorical crossentropy, особенно когда у нас есть несколько классов и мы применяем одноразовую кодировку (one-hot encoding) для меток классов. Давайте рассмотрим каждый из предложенных вариантов, чтобы лучше понять, почему именно categorical crossentropy является правильным выбором:

• categorical crossentropy: Эта функция потерь используется, когда у нас есть более двух классов, и мы хотим оценить, насколько хорошо предсказанные вероятности соответствуют истинным меткам классов. Она измеряет разницу между распределениями вероятностей. Это наиболее подходящий вариант для многоклассовой классификации.
• logcosh: Эта функция потерь больше подходит для регрессии, так как она является гладкой версией среднеквадратичной ошибки. Она не используется для задач классификации.
• mean squared error (MSE): Эта функция также используется в задачах регрессии, где требуется минимизировать квадрат разности между предсказанными и истинными значениями. MSE не подходит для классификации.
• binary crossentropy: Эта функция потерь используется для бинарной классификации, когда у нас всего два класса. Если задача классификации изображений имеет только два класса, то binary crossentropy будет уместна, но в случае многоклассовой классификации она не подходит.
• hinge: Эта функция потерь обычно используется в задачах с поддерживающими векторными машинами (SVM) и также не является стандартной для задач классификации изображений с несколькими классами.

Таким образом, если ваша задача классификации изображений включает более двух классов, то правильным выбором будет categorical crossentropy.