
[ディープラーニング]損失関数の使い分け
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。
ディープラーニングには活性化関数というものがあります。
活性化関数は、ニューロンからの出力を操作している関数で、ディープラーニングでは特別な役割を持っています。
活性化関数には、いくつか種類があり、それぞれの関数によって学習への影響が異なります。
今回は、活性化関数の1つのReLU関数につい解説します。