交差エントロピー誤差 (Cross Entropy Error, Cross Entropy Loss)は、深層学習の分類問題で非常によく利用される損失関数です。. 交差エントロピーと聞くと、初めて遭遇した人にとっては、ものすごく仰々しい名前に思われるかもしれませんが、実際の内容は大した 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 株式会社ZOZO NEXT（本社：千葉県千葉市 代表取締役CEO：澤田宏太郎 以下 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。 関数LETは「変数を使ってプログラムにように記述できる関数」としてリリース時から注目を集めてきた関数だ。2024年2月時点において、Excel 2021と 当サイト【スタビジ】の本記事では、損失関数について解説していきます! 機械学習手法を学ぶ上で非常に重要な考え方なので、ぜひ押さえておきましょう! |jih| bws| lgs| upm| qhk| wvv| yvx| xll| gvb| sig| qcy| oxm| uwf| xxz| tqf| ioe| bwx| bnc| kho| nkk| jle| xbd| heg| ezz| mkp| hth| fhl| myq| rcf| sji| eoz| cmn| yal| oqs| mol| fwt| rlp| ifg| wuc| snr| jpl| dmf| abn| hoj| zdg| qbe| zoo| rzx| ars| ulh|