交差エントロピーを理解してみる - デジタル・デザイン・ラボラトリーな日々はじめに ここ数ヶ月は別の件で忙しくて、機械学習に向き合えていませんでした。 仕事で調べたり学んだことはQiitaブログの方に書いていて結構すんなり書けるんですが、このブログは数学・物理・機械学習と特化するようにしているので、パワーがないと進まない。 ここ数ヶ月で頭の片隅にあったのは、損失関数の「交差エントロピー」です。今回はこれを理解していこうと思います。 何故、気になっていたのかというと、下記サイトの誤差関数(loss)のときのTensorflow関数「tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits」があり、シグモイド関数と交差エントロピーが一緒になっているからです。 yaju3d.hatenablog.jp # 誤差関数(loss) loss = tf.reduce_mean(tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logit
