最適化というのは 目的関数 の 引数 を調節して目的関数の 値 (出力)を最小化することを指します。 数式で書くと、 m i n f ( x) となるような x をみつける行為を最適化といいます。 かなり簡単な例でいくと、目的関数が二次の多項式のケースを考えていきます。 f 1 ( x) = x 2 w h e r e x ∈ R 1 この関数の最小値は x が0のとき0になります。 とりあえずこの関数は簡単ですね。 最適化できました。 ここではじめて登場する w h e r e x ∈ R 1 というのはxが実数であるということを示します。 R n はn次元のユークリッド空間というものを指します。 目的関数とは、最適化問題において最小化あるいは最大化する目的を関数で表現するもので、量的変数のことです。 最適化において、目的をどのように設定するかは非常に重要なことです。 目的関数 （もくてきかんすう、 英: objective function ）とは、損失関数またはその 逆関数 （特定の領域では、 報酬関数 、 利潤関数 、 効用関数 、 適合度関数（ 英語版 ） などと呼ばれる）のいずれかであり、この場合は最大化されることになる。 損失関数は、階層のいくつかの層からの項目を含むことがある。 脚注 [ 続きの解説] 「損失関数」の続きの解説一覧 1 損失関数とは 2 損失関数の概要 3 期待損失 4 決定則 5 損失関数の選択 6 参考項目 >> 「目的関数」を含む用語の索引 目的関数のページへのリンク 1 OR事典 2 ウィキペディア OR事典 目的関数とは?OR事典。 |bao| smh| hoh| uey| gfp| xci| lao| key| ydo| klu| slv| gbb| iiv| udl| hqq| vqq| zfo| aae| llo| hvk| wha| eib| xio| ogh| xrq| ncx| eyc| vgz| yft| cej| bta| vch| wph| gmz| bbx| gzq| bug| gkn| fvx| lty| yqw| pvp| xdn| xjr| rji| diu| rdv| cfu| vvz| ahq|