損失関数
損失関数とは、AIの予測値と正解データのズレを数値化する数学的な関数のことです。この値が小さいほどAIの予測精度が高いと判断され、モデルのパラメータ調整や最適化を行うための基準として機械学習の学習プロセスにおいて不可欠な役割を果たします。
最適化のAI用語一覧
7件最適化に関するAI用語を7件掲載しています。意味や使い方、関連用語を一覧から確認できます。
ベイズ最適化
ベイズ最適化とは、評価コストが高い未知の関数を最小限の試行回数で効率的に最適化する手法です。ガウス過程などの確率モデルで全体の傾向を予測し、獲得関数を用いて次に評価すべき点を決定します。機械学習モデルのハイパーパラメータ調整や実験計画の自動化など、試行に時間や費用がかかる分野で広く活用されています。
目的関数
目的関数とは、機械学習や最適化問題において、モデルの予測精度やパフォーマンスを評価し、最適化の目標を数式として表した関数です。学習処理ではこの関数の値を最小化または最大化するようにパラメータを調整します。機械学習のタスクに応じて損失関数や評価関数、報酬関数などが使い分けられ、モデルの性能を左右する重要な役割を果たします。
交差エントロピー誤差
交差エントロピー誤差は、機械学習モデルが出力した確率分布と正解データの確率分布との間の乖離を数値化する損失関数です。分類問題の学習において、モデルの予測精度を高めるための勾配降下法によるパラメータの更新に広く利用されています。
勾配爆発問題
勾配爆発問題とは、深層学習の学習時に誤差逆伝播法を通じて算出される勾配が過度に巨大化し、パラメータの更新が不安定になる、あるいは破綻する現象です。特にRNNなどの深いネットワークで起こりやすく、モデルの学習が正常に進まなくなる重大な課題の一つです。
勾配クリッピング
勾配クリッピングは、ニューラルネットワークの学習時に発生する勾配爆発を防ぐため、算出された勾配の大きさに閾値を設けて制限する技術です。過度に大きな勾配を切り詰めることで、パラメータの更新を安定させ、学習を正常に収束させることができます。
誤差逆伝播法
誤差逆伝播法とは、ニューラルネットワークの学習において、出力された予測値と正解との誤差を計算し、その情報を出力層から入力層に向かって逆向きに伝えることで、各パラメータを効率的に更新するアルゴリズムです。深層学習の発展に不可欠な技術であり、多層のネットワークでも高速に学習を収束させることを可能にしました。