科学

ディープラーニングでは、精度の指標として損失関数というのを使っています。

主な損失関数には、「交差エントロピー誤差」や「二乗和誤差」の2つがあります。

この2つはどのように使い分けらているのでしょうか。

ディープランニングでは、SGD（確率勾配降下法）という重みパラメータの更新方法があります。

SGDは一般的なパラメータの更新方法なのですが欠点があります。

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。

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。