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ディープラーニングでは、重みの初期値を適切に設定しないと学習に問題が起こることがあります。

重みの初期値によって起こりうる問題について解説します。

ディープラーニングでは、しばしば過学習という問題が起こります。

過学習は、結構重要な問題となります。

では、過学習とはどのようなものなのでしょうか。

ディープラーニングでミニバッチ学習を勉強したら、「エポック」という単語が出てきます。

似たようなのに「バッチ」ってあるけど、「エポック」とは何なのでしょうか。

どうも、ちょげです。ディープラーニングでは、ニューラルネットワークが学習する際にミニバッチ学習という手法を使います。ミニバッチ学習によって、学習にかかるコストを減らすことが出来ます。では、ミニバッチ学習とはどのようなものなのでしょうか。デー...

ディープラーニングでは、データを訓練用とテスト用に分割するのを知っていますか。

データをわざわざ分割するのって、手間が増えるだけじゃないの？と思う方もいると思います。

しかし、データを分割するのにはちゃんとした訳があります。

今回は、その理由について解説します。

ディープラーニングでは、何故損失関数を使うのかを解説します。

ディープラーニングを学習していくと、交差エントロピー誤差というのに出会うと思います。交差エントロピー誤差って何？ってなって、手が止まった人もいると思います。今回は、そういう人に向けて交差エントロピー誤差とディープラーニングでの使い方について解説します。

ディープラーニングを学習していると、ソフトマックス関数というのに出会うかもしれません。この関数分かんないんだけど…ってなって、ディープラーニングの学習が行き詰ってしまったという人もいると思います。この関数ってなんやねんという疑問に答えるために、今回はソフトマックス関数についてディープラーニングからの観点で解説します。

機械学習では、基本的にデータを標準化します。ここでは、なぜデータを標準化しなければいけないのかについて解説します。