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はじめに CNNを使った機械学習では、モデルの選択だけでなく、そのモデルのパラメータ(重み)をどうやって変えていくかも重要です。この記事では、画像セグメンテーションをメインにして、学習を最適化するために必要な損失関数とオプティマイザについて解説していきます。またMRI画像をつかったセマンティックセグメンテーションで比較もしてみました。 すでに同様の記事はネット上に山ほどありますが、この記事は勉強兼自分なりにまとめたらどうなるだろうかと考えた結果のものなので、大目にみてくださいm(_ _)m 記事中では機械学習モジュールとしてtensorflow, keras(tf.keras)を用います。動作環境は(記事公開時点で)v2.4.1です。 1. 機械学習はどうやって学習されるか ここではそれぞれの細かいことは説明せず、ざっくりとだけ説明します。 画像で学習過程を表すと、次のようになります。 ま