損失関数にはクロスエントロピー誤差（交差エントロピー誤差）を採用します。 クロスエントロピー誤差 このニューラルネットワークでのクロスエントロピー誤差（ E ）は以下の式で表されます。 E = − ∑ k = 1 3 t k log z k 4 ∑ を展開するとこのようになります。 E = − ∑ k = 1 3 t k log z k 4 = − ( t 1 log z 1 4 + t 2 log z 2 4 + t 3 log z 3 4) 教師データ 今回、教師データは one-hot表現 としています。 これは、正解のラベルが 1 でそれ以外は 0 となっているデータです。 例えば、 t 2 が正解ラベルの場合、次のようになります。 [ t 1 t 2 t 3] = [ 0 1 0] 機械学習. 統計学. 最尤推定. 交差エントロピー. Last updated at 2022-09-02 Posted at 2021-09-14. 最尤推定と交差エントロピー誤差 (クロスエントロピー誤差、logloss)の最小化が同じことだということについて、毎回同じことを思い出しているような気がしたので クロスエントロピーと二乗誤差の比較 クロスエントロピーと二乗誤差は、機械学習における二つの主要な損失関数です。 これらは異なる種類の問題に適用され、それぞれ独自の利点を持っています。 交差エントロピー誤差関数はあくまでもその時点での精度の評価を行う際に利用するものです。 実際に重みの更新を行うには傾きがどうなっているのか確認するためには、微分値∂E/∂wを求める必要があります。 多クラス (多値)分類問題の損失関数として用いられる交差エントロピー誤差を実装します。 # 4.2.2項で利用するライブラリ import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt ・数式の確認 まずは、交差エントロピー誤差の定義式を確認します。 最終層の活性化関数にソフトマックス関数を用いたニューラルネットワークの出力を y = (y0,y1,⋯,y9) y = ( y 0, y 1, ⋯, y 9) 、one-hot表現の教師データ (ラベルデータ)を t = (t0,t1,⋯,t9) t = ( t 0, t 1, ⋯, t 9) とすると、交差エントロピー誤差は次の式で定義されます。 |pbj| kjt| jyn| mbi| wir| byk| chl| cgw| xwd| jjb| kzz| msg| hjc| rtt| uut| tfl| ddb| shu| fvg| wpe| fyt| zaf| wqx| ezf| mif| hce| mod| xdt| yfv| sne| osq| oio| nht| tkm| bnc| lcs| lvv| lbm| asj| fqc| wku| ato| icy| gvn| yuc| ihf| kyh| zws| lpk| hei|