【決定版】スーパーわかりやすい最適化アルゴリズム -損失関数からAdamとニュートン法- - Qiita
オミータです。ツイッターで人工知能のことや他媒体で書いている記事など を紹介していますので、人工知能のことをもっと知りたい方などは気軽に@omiita_atiimoをフォローしてください！ 深層学習を知るにあたって、最適化アルゴリズム(Optimizer)の理解は避けて通れません。 ただ最適化アルゴリズムを理解しようとすると数式が出て来てしかも勾配降下法やらモーメンタムやらAdamやら、種類が多くあり複雑に見えてしまいます。 実は、これらが作られたのにはしっかりとした流れがあり、それを理解すれば 簡単に最適化アルゴリズムを理解することができます 。 ここではそもそもの最適化アルゴリズムと損失関数の意味から入り、最急降下法から最適化アルゴリズムの大定番のAdamそして二階微分のニュートン法まで順を追って 図をふんだんに使いながら丁寧に解説 していきます。 それでは早速最適化アルゴリズムとは何
Understanding Categorical Cross-Entropy Loss, Binary Cross-Entropy Loss, Softmax Loss, Logistic Loss, Focal Loss and all those confusing names
Understanding Categorical Cross-Entropy Loss, Binary Cross-Entropy Loss, Softmax Loss, Logistic Loss, Focal Loss and all those confusing names May 23, 2018 People like to use cool names which are often confusing. When I started playing with CNN beyond single label classification, I got confused with the different names and formulations people write in their papers, and even with the loss layer nam
Loss Functions — ML Glossary documentation
Basics Linear Regression Introduction Simple regression Making predictions Cost function Gradient descent Training Model evaluation Summary Multivariable regression Growing complexity Normalization Making predictions Initialize weights Cost function Gradient descent Simplifying with matrices Bias term Model evaluation Gradient Descent Introduction Learning rate Cost function Step-by-step Logistic
交差エントロピー - Wikipedia
情報理論において、交差エントロピー（こうさエントロピー）またはクロスエントロピー（英: cross entropy）は、2つの確率分布の間に定義される尺度である。符号化方式が、真の確率分布 ではなく、ある所定の確率分布 に基づいている場合に、とりうる複数の事象の中からひとつの事象を特定するために必要となるビット数の平均値を表す。 定義[編集] 同じ確率空間における2つの分布 と において、 の に対する交差エントロピーは、次のように定義される。 ここで、 は のエントロピー、 は から のカルバック・ライブラー情報量（相対エントロピー）である。 と が離散確率変数なら、これは次のようになる。 連続確率変数なら、同様に次のようになる。 なお、 という記法は交差エントロピーだけでなく、結合エントロピーにも使われるので、注意が必要である。 対数尤度との関係[編集] 分類問題において、異なる事象の
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sklearn.metrics.mean_squared_error
https://keras.io/losses/
Mean squared error - Wikipedia
Loss function - Wikipedia
