機械学習で抑えておくべき損失関数（回帰編） - HELLO CYBERNETICS
はじめに ニューラルネットワーク 損失関数を考えるモチベーション 回帰の損失関数 色々な損失関数 二乗損失 分位損失 Huber損失 感度損失（ε-許容損失） 損失関数の図示 二乗損失 分位損失 Huber損失 ε-感度損失（ε-許容損失） 比較 損失関数の使い分け１ 損失関数の使い分け２ 損失関数の使い分け3 最後に 分類に関する損失関数 はじめに 機械学習における教師あり学習では、入力に対してパラメータを用いて関数を構築し、正解データに対して損失を定義し、これを最小化する手続きを取ります。 損失を、色々なとの組に対して計算し、その総和が最小化されるようにを決めることを学習と呼びます。これにより未知のデータを入力した時に、それに対する正解をが出力してくれることを期待するのです。 学習がの最小化という目標に従っている以上、このをどのような形にするのかが重要になるのは言うまでもありません。
ログアウトしてもバックグラウンド ジョブを継続する方法
はじめに SSH 接続で時間の掛かるシェルスクリプトをバックグラウンドで走らせて帰りたいのに、SSH 接続を切るとジョブが死んでしまいます。SSH 接続に限らず目の前の OS からログアウトしたりターミナル エミュレータを終了しても同じ現象が起こります。 この症状は正常です。なぜなら、バックグラウンド ジョブを起動したプロセス(ログイン シェル)が子プロセスである該当のバックグラウンドジョブをハングアップ シグナル( HUP )によって終了させるからです。 シェルスクリプトを起動した親プロセスは子プロセスの終了状態を監視しています。ですからログアウトして親プロセスであるシェルが終了すると子プロセスはゾンビ プロセスとなってしまうので親プロセスとなるシェル(ログインシェル)は子プロセスであるバックグラウンド ジョブを kill ( kill -HUP ) するのです。 nohup コマンド
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