【マンガ】「辛みは味覚ではない」といわれる理由
「後からくる辛さ」「ツンとくる辛さ」など、辛みにはさまざまな表現が。確かにとうがらしとわさびのからさは違う感じがしますが、これはどうしてなのでしょうか。 マンガをまとめて読む 解説 舌には「味蕾（みらい）」という味を感じる器官があり、人間はここで「甘み」「酸み」「塩み」「苦み」「うまみ」を知覚。辛みはいわゆる「味覚」ではなく、温覚、痛覚などから感じるものだといいます。 また、辛みと一口に言っても、実際に知覚される味やそのメカニズムは同じわけではないのだとか。とうがらしの辛みは「ホット系（感じるまでに時間がかかり、持続性がある）」と呼ばれ、カプサイシンにバニロイド受容体が反応して現れるもの。わさびの辛みは「シャープ系（口に入れるとすぐに感じ、すぐに消える）」といい、別の受容体がはたらくのだそうです。 主要参考文献 「後からくる辛さ」と「ツンとくる辛さ」は何が違うの？ → 調べてみたら辛さはそ
不均衡データへの決定打となるか！？「Affinity loss」の論文を読む、実装する - Qiita
陰性のデータは1万件近く集めることができましたが、陽性のデータは100件しか集められませんでした。このように、陽性・陰性というクラス間でデータ数に明らかな偏りがあるケースを不均衡データ（inbalanced data）といいます。 不均衡データの問題点 評価上の問題 これは教科書的な問題で、「精度（Accuracy）が機能しない」という点です。例えば先程の例で陰性がデータ全体の99%なら、ありとあらゆるデータに対して陰性と判定（$y=0$）する分類器を作れば、その時点で精度99%を達成してしまいます。 こんなイメージです。機械学習なんていらないですね。笑っちゃうかもしれませんが、実は機械学習を使っても「return 0」みたいな状態に最適化が向かうことがあります（後述）。 今最適化での解の問題はおいておくとして、あくまで評価上の問題なら、Precision, Recall, ROC曲線、F
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誤ったパスワードの入力で他人のIDをロックさせチケットをゲットする技にファン衝撃【やじうまWatch】
