L1損失

- 損失関数とは 機械学習の目的は、与えられたデータからパターンや規則性を学習し、未知のデータに対しても精度の高い予測を行うことができるモデルを構築することです。この学習プロセスにおいて、モデルの性能を測る指標の一つとして「損失関数」が非常に重要な役割を担います。 損失関数は、モデルが算出した予測値と、実際の値との間の誤差を表す指標です。イメージとしては、弓矢で的を狙う場合を想像してみてください。この時、矢と的の中心との距離が損失関数に相当します。距離が短ければ短いほど、つまり損失関数の値が小さければ小さいほど、モデルの予測精度が高いことを示します。逆に、距離が長ければ、モデルの予測精度が低いということになります。 損失関数の種類は、回帰問題でよく用いられる「平均二乗誤差」や、分類問題で用いられる「クロスエントロピー誤差」など、様々なものが存在します。そして、どの損失関数を採用するかは、モデルの学習に大きな影響を与えます。損失関数の選び方一つで、モデルの収束速度や最終的な精度が変わってくるため、適切な損失関数を慎重に選択する必要があります。