機械学習で抑えておくべき損失関数（分類編） - 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 分類の損失関数 ０−１損失関数 分類における損失関数の基本 0-1損失の問題点と代理損失 色々な損失関数 分類の損失を考える上で重要な「正解と出力の積」 ロジスティック損失 指数損失 ヒンジ損失 平滑化ヒンジ損失 損失関数の図示 0-1損失で図の見方を確認 ロジスティック損失 指数損失 ヒンジ損失 平滑化ヒンジ損失 比較 最後に モデルの方の話 実際に使う場合の話 学習の評価は「正解・不正解」だけでない 回帰における損失関数 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
