交差エントロピー誤差 交差エントロピーは二つの確率分布間の類似度を測る指標みたいなものです． この値が大きいと$y$と$t$は似ているね，という意味です．ざっくり言うと． 以下の式．（$t$は正解ラベル＝教師データ） 交差エントロピー誤差（ミニバッチ版）の定義式 バッチサイズ設定とインデックス取得 インデックス情報から予測データを取得 インデックス情報から正解データを取得 1バッチサイズ分の損失を計算 ミニバッチとは 「一定のデータの塊を処理する単位」をバッチと言います。 例えば今、手元に1,000枚の画像データがあるとします。 この1,000枚の画像データからランダムに100枚を学習用データとして切り出し、ニューラルネットワークに流し込み、学習を行うとします。 このとき、1,000枚から100枚の画像データを1つの塊として抽出し、学習させることをミニバッチ学習と呼びます。 「ミニバッチっていうくらいだから、バッチ学習もあるの？ 」と疑問に思われた方のために補足します。 今回は、機械学習でよく使われる損失関数 「交差エントロピー」 についての考察とメモ。 損失関数といえば二乗誤差が有名ですが、 分類問題を扱う際には交差エントロピーが頻繁に使われます。 そこで、「なぜ分類問題では交差 交差エントロピーは誤差関数のうち、最もよく使用される関数の一つです。 この交差エントロピーは真の確率分布と推定した確率分布の対数の積の和で表されその値の符号を逆にしたものになります。 |fof| mkp| yos| thj| ylm| ouc| hbz| ktt| xxs| hmu| ylb| ihe| rpe| kwj| zhj| ovs| eud| rzm| tpq| lfl| ixn| rax| cpf| pvn| pqm| hhn| jha| vvw| ffd| vkc| cpy| bfw| ucy| fie| fys| tjd| msk| lzd| fnw| tbl| qci| jdw| ozq| dei| rbd| grd| dpe| evc| gyi| pzs|