ニューラルネットワークとディープラーニングにおける損失関数の役割

ディープ ラーニングの損失関数は、ニューラル ネットワーク モデルのパフォーマンスを評価するために使用されます。ニューラル ネットワークには、順伝播と勾配降下逆伝播という 2 つの主要な数学演算があります。操作に関係なく、ニューラル ネットワークの目標は損失関数を最小限に抑えることです。これは、損失関数を最小化すると、自動的にニューラル ネットワーク モデルがより正確な予測を行うようになるためです。

上記では、ニューラル ネットワークの 2 種類の数値演算について学びました。順伝播は入力ベクトルを指定して出力を計算することを指しますが、逆伝播と勾配降下法はネットワークの重みとバイアスを改善して予測精度を向上させるために使用されます。これら 2 つの操作が連携してニューラル ネットワークが継続的に最適化され、より正確な予測が可能になります。

一般に、ニューラル ネットワークは、明示的にプログラムされたり、特定のルールを使用したりせずにタスクを解決します。これは、特定のタスクや環境に依存しない損失関数を最小化することで一般的な目標を達成できるためです。

したがって、さまざまな問題を解決するために適切な損失関数を正しく選択するには、損失関数をより深く理解する必要があります。

3 ニューラル ネットワークにおける損失関数の主な種類

• 平均二乗誤差損失関数
• クロス エントロピー損失関数
• 平均絶対パーセント誤差

#1. 平均二乗誤差損失関数

平均二乗誤差 (MSE) 損失関数は、予測ベクトルのエントリと実際の真の値ベクトルの差の二乗の合計です。 。

2. クロスエントロピー損失関数

回帰と分類は、フィードフォワード ネットワークでよく使用される 2 つの分野です。分類タスクでは、確率的予測を処理する必要があり、ニューラル ネットワークの出力が 0 から 1 の範囲内である必要があります。予測された確率と実際のラベルの間の誤差を測定するには、クロスエントロピー損失関数を使用します。

3. 平均絶対パーセント誤差

最後に、平均絶対パーセント誤差 (MAPE) 損失関数を見てみましょう。この損失関数は、深層学習ではあまり注目されていません。ほとんどの場合、需要予測タスクにおけるニューラル ネットワークのパフォーマンスを測定するために使用されます。

損失関数を理解したら、損失関数を使用するときに次の重要な原則を覚えておいてください。

損失関数を使用するための原則

1. 損失関数は、ニューラル ネットワーク モデルが特定のタスクをどの程度適切に実行するかを測定します。ニューラル ネットワークをより良くするには、逆伝播ステップ中の損失関数の値を最小限に抑える必要があります。

2. ニューラル ネットワークを使用して確率を予測する場合は、分類タスクでのみクロスエントロピー損失関数を使用してください。

3. 回帰タスクでネットワークに連続数を予測させる場合は、平均二乗誤差損失関数を使用する必要があります。

4. トレーニング中のネットワークのパフォーマンスに焦点を当てるために、需要予測中に平均絶対パーセント誤差損失関数を使用します。

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