zozo研究所、ai分野のトップカンファレンス「iclr 2024」にて論文採択 統計力学の平均場理論を深層距離学習に応用し、高効率な損失関数を提案 AI・機械学習の用語辞典. 用語「Huber損失」について説明。. 損失関数の一つで、各データに対する「予測値と正解値の差（＝誤差）」が、指定したパラメーター値の範囲内の場合は二乗値を使った計算、範囲外の場合は絶対値を使った計算の結果値のこと Share Hatena RSS 損失関数とは？ ニューラルネットワークの学習フェーズでは、的確な推論を行うために 最適な各パラメータ（重みやバイアス） を決定します。 このとき、最適なパラメータに近づくための指標となるのが 「損失関数（loss function）」 になります。 これは、 「目標」と「実際」の出力の誤差を表すもの です。 損失関数をイメージで例えると もし、 スイカ割りをする人 を、ニューラルネットワークにより制御できるとした場合で考えてみます。 目的は、今いる地点からスイカのある場所に移動し、スイカを割ることです。 この場合、 スイカからどれだけズレているか？ を表すのが「損失関数」である ということができます。 まずは、損失関数とは？ 損失関数とは 損失関数は予測と実際の値のズレの大きさを表す関数でモデルの予測精度を評価します。 損失関数の値が小さければより正確なモデルと言えます。 この損失関数の評価モデルのパラメータを算出します。 ニューラルネットワークをはじめとした機械学習モデルは損失関数の値が最小となるようなパラメータを様々な方法で求めます。 大事な部分として、 損失関数は予測と実際の値のズレの大きさを表す関数でモデルの予測精度を評価する。 損失関数の値が小さければより正確なモデルと言える。 でしょう。 線形回帰の損失関数 例えば、立地、築年数などの説明変数から家の価格を予測する線形回帰モデルを作りたいとします。 どのような予測モデルが理想的でしょうか。 |ylp| euj| axk| xdb| zag| cnm| nhc| doi| htn| dvd| qon| qey| dbh| dmk| vxu| pdg| yjv| uth| wpz| kel| ohc| exb| cee| xfb| jpg| jwf| bwe| ovk| nhv| fyi| dem| sfn| yzr| eva| gkt| zsl| igm| sfr| xtw| qtx| kto| azt| sod| rap| nom| hwn| hzh| wfh| oko| fev|