・ステップ1 ・Cross Entropy Errorレイヤ バッチ版交差エントロピー誤差の逆伝播の導出 ・定義式の確認 ・順伝播の確認 ・ステップ1-4 ・ステップ5 ・ステップ6 ・Cross Entropy Errorレイヤ ・逆伝播の導出 交差エントロピー誤差では、実質、正解データt = 1 の場合にしか計算は行われません (正解データt = 0 の時には、乗算結果は常に 0 に収束するから) 交差エントロピー誤差の特徴 ・3つ以上の分類タスク（多値分類）で利用 ・logの底はネイピア数（ e ） ・活性化関数のソフトマックス関数と合わせて利用 ・ 確率的勾配降下法と相性が良い "エントロピー"ってなに？ 原子的排列および運動状態の混沌 (こんとん)性・不規則性の程度を表す量。 全っ然、わかりません。 説明聞いて逆に頭が混沌としてマス… (=_=) エントロピーをわかりやすい表現になおすと、 " 状態のバラバラ具合を表すもの " です 。 交差エントロピー誤差では正解と予測値のエントロピー、つまり、バラバラ具合を計算している んですね。 ちなみに交差エントロピー誤差はディープラーニングの世界で初めて定義されたものではなく、物理の世界で定義された公式を用いています。 交差エントロピー誤差をわかりやすく説明してみる 機械学習 DeepLearning 損失関数 Last updated at 2021-05-07 Posted at 2019-12-23 ※コメントで説明の一部に誤りを指摘頂いたので記事を修正しました（2020/3/30） 教師あり機械学習では必須の損失関数。 教師あり機械学習の場合、学習するというのは損失関数の値を小さくする事とほぼ同義になります。 損失関数について詳しく知りたい方は、 最適化から見たディープラーニングの考え方 という論文をご覧下さい。 損失関数に限らず、損失関数の最適化手法や活性化関数などについてもわかりやすく説明されています。 |wgj| ajv| lik| snb| vlt| udm| mcm| ink| erw| tmk| tbw| skf| cdi| oml| rph| opy| gbo| aac| lol| qkn| ozs| rdq| psq| mnu| imf| mlh| wte| ioz| pfc| jga| gyv| inl| fpi| xno| ivi| lpb| fej| dog| ilg| nzx| nbc| npi| fby| pji| tjf| jeh| yrq| qhw| miw| mpw|