ロス

term_id: loss

Category: training_techniques

Definition

損失関数（コスト関数とも呼ばれる）は、トレーニング中に機械学習モデルの予測が正解とどれだけ一致しているかを測定します。最適化アルゴリズムの目的は、この損失値を最小限に抑えることです。これにより、モデルの精度が向上します。

Summary

モデルの予測値と実際の目標値との間の誤差を定量化する数値です。

Key Concepts

コスト関数
最適化
勾配降下法
誤差指標

Use Cases

画像分類器のトレーニング
回帰モデルの最適化
モデルの収束評価

Code Example

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import torch.nn as nn
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
loss = criterion(outputs, targets)