分類タスクではクロスエントロピーを用いるべきか？

3つの要点 ✔️ 分類タスクにおけるクロスエントロピー損失と平均二乗誤差を比較 ✔️ 自然言語処理、音声認識、コンピュータビジョン等の様々なタスクで検証 ✔️ 二乗誤差を利用したモデルの方が全体として優れた性能を発揮 Evaluation of Neural Architectures Trained with Square Loss vs Cross-Entropy in Classification Tasks written by Like Hui, Mikhail Belkin (Submitted on 12 Jun 2020 (v1), last revised 4 Nov 2020 (this version, v3)) Comments: Accepted to ICLR2021. Subjects: Machine Learning (cs.LG); Machine Le

[misshiki]

“分類タスクにおける平均二乗誤差は、クロスエントロピー損失と同等以上に有効である可能性が示された”