最初に
前回は活性化関数について解説しました
ニューラルネットワークは
入力 → 重み計算 → 活性化関数 → 出力
という流れで結果を出します
しかしここで、1つ重要な疑問があります
AIはどうやって「良い予測」と「悪い予測」を判断しているのか？
実はAIは自分の「間違いの大きさ」 を計算しています
これを行うのが
**損失関数（Loss Function）**です
損失関数とは
損失関数とは
予測と正解のズレを数値で表すもの
です、言葉だけだとわかりにくいので図でイメージを掴みます
予測と正解のズレ
AIが判断した際の確率と実際の正解の値の差
これを損失と呼びます
なんで損失関数が必要なのか？
AIは最初
何が正しいか分からない状態からスタートします
そこで
間違いを数値化
↓
その値を小さくするように調整
という仕組みを使います
これが何を意味するかというと
- 損失が小さい → 良い予測
- 損失が大きい → 悪い予測
この様になります
学習のイメージ
どうやって、AIが精度を改善するのかのイメージを掴んでいきます
図のように、様々なパラメータなどを調整して、学習を繰り返すことで損失をどしていきます
損失関数を直感的に理解するために
例えば犬か猫を判定するAIを考えます
正解
猫 = 1.0
AI予測
猫 = 0.6
ズレ = 0.4
このズレを評価するのが損失関数になります
代表的な損失関数
よく使用される代表的な2種を紹介します
最初はこの2つを覚えておくだけでOKです
平均二乗誤差（MSE）
数値予測（回帰）で使用
クロスエントロピー
分類問題で使用
ここまでで、最後に一言まとめると
AIは「間違い」を数値化して学習している
最後に
今回は損失関数の話をしました
次は勾配降下法の話をして、実際にニューラルネットワークを作る段階に入っていく予定です
またゆっくり記事を書きます
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