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^h English (en)	* '''Regression''' — MSE is the default; switch to MAE or Huber if outliers are a concern. * '''Binary classification''' — binary {{Term\|categorical cross-entropy\|cross-entropy}} with sigmoid output. * '''Multi-class classification''' — {{Term\|categorical cross-entropy}} with {{Term\|softmax}} output. * '''Multi-label classification''' — binary {{Term\|categorical cross-entropy\|cross-entropy}} applied independently per label. * '''Ranking or retrieval''' — contrastive loss, triplet loss, or listwise ranking losses.
^h Spanish (es)	* '''Regresión''' — MSE es la opción por defecto; cambie a MAE o Huber si los valores atípicos son una preocupación. * '''Clasificación binaria''' — {{Term\|categorical cross-entropy\|entropía cruzada}} binaria con salida sigmoide. * '''Clasificación multiclase''' — {{Term\|categorical cross-entropy\|entropía cruzada categórica}} con salida {{Term\|softmax\|softmax}}. * '''Clasificación multietiqueta''' — {{Term\|categorical cross-entropy\|entropía cruzada}} binaria aplicada de forma independiente por etiqueta. * '''Ranking o recuperación''' — pérdida contrastiva, pérdida triplete o pérdidas de ranking listwise.
^h Chinese (zh)	* '''回归''' —— MSE 是默认选择;如果存在异常值的问题,可改用 MAE 或 Huber。 * '''二分类''' —— 二元{{Term\|categorical cross-entropy\|交叉熵}}配合 sigmoid 输出。 * '''多分类''' —— {{Term\|categorical cross-entropy\|分类交叉熵}}配合 {{Term\|softmax\|softmax}} 输出。 * '''多标签分类''' —— 二元{{Term\|categorical cross-entropy\|交叉熵}}独立应用于每个标签。 * '''排序或检索''' —— 对比损失、三元组损失或 listwise 排序损失。