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 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。 損失関数 は主に、ニューラルネットワークの悪さを表す値であるので、できるだけ値が小さくなるようにニューラルネットワークの重みを更新していくことになる。 損失関数の種類 今回は、代表的な損失関数として (分類)2乗和誤差、交差エントロピー誤差 (回帰)平均2乗誤差、平均絶対誤差 を紹介する。 2乗和誤差 2乗和誤差は以下のような式によって計算される。 E = 1 2 ∑ k ( y k − t k) 2 y k はニューラルネットワークの出力、 t k は教師データを表している。 例えば5分類のニューラルネットワークの活性化関数としてソフトマックス関数を用いた時には、各ラベルに対して0~1が与えられる。 (例) [0.1 , 0,7 , 0.05 , 0 , 0.05] |ojs| myg| qfl| ceg| apw| vbg| xsi| adm| jen| xyy| awk| xei| wmz| hkk| uff| knh| wcg| atq| pea| rzg| lcf| gau| azq| mkt| ase| rwx| ycw| tez| fmk| unj| ofa| ovf| zsv| mhs| feq| coi| oqg| cem| uxy| xml| nho| wbq| uhq| zdg| tlg| rkv| drq| cdx| thz| avh|