ニューラルネットワーク

- 予測と現実の差を測る機械学習の目的は、現実世界で起こる出来事や事象をデータから学び、将来の予測を立てることです。しかし、どんなに精巧に作られた予測モデルでも、現実と完全に一致する予測をすることは難しいでしょう。なぜなら、現実世界は複雑で、常に変化しているからです。そこで重要になるのが、予測モデルの出力と現実のデータとの間の「差」を測ることです。この「差」を分析することで、モデルの改善点を明確化し、より正確な予測に近づけることができるのです。「予測と現実の差」を測る指標は数多く存在しますが、その中でも「交差エントロピー」は重要な指標の一つです。交差エントロピーは、予測モデルが生成した確率分布と、現実のデータが持つ確率分布との間の「距離」を表しています。距離が小さければ小さいほど、予測モデルが現実のデータに近い予測をしていることを意味し、モデルの精度が高いと言えます。例えば、画像認識のタスクを例に考えてみましょう。猫の画像を予測モデルに入力したとき、モデルは「猫である確率」を出力します。もし、モデルが「猫である確率99%、犬である確率1%」と出力し、実際の画像も猫だった場合、交差エントロピーは非常に小さくなります。これは、モデルの予測が現実と非常に近いことを示しています。逆に、モデルが「猫である確率50%、犬である確率50%」と出力した場合、交差エントロピーは大きくなります。これは、モデルが猫と犬を明確に区別できておらず、予測の確信度が低いことを示しています。交差エントロピーは、モデルの予測精度を定量的に評価できるため、機械学習において非常に重要な指標となっています。モデルの学習過程で交差エントロピーを監視することで、モデルの改善度合いを把握し、より精度の高い予測モデルの構築を目指せるのです。

深層学習、特に多くの層を重ねたニューラルネットワークを用いた学習においては、避けては通れない問題が存在します。それが勾配消失問題です。 この問題は、層を深く積み重ねたニューラルネットワークの学習過程で発生します。学習が進むにつれて、勾配と呼ばれる、モデルの重みを調整するための重要な指標が、ほとんどゼロに近づいてしまう現象を指します。 勾配は、モデルの精度を向上させるために、どの方向に重みを調整すれば良いのかを示す道しるべのようなものです。しかし勾配が小さすぎる場合は、この道しるべがぼやけてしまい、重みの更新がうまくいかなくなります。その結果、モデルの精度向上が困難になり、学習が滞ってしまうのです。 これは、層が深くなるにつれて、勾配が繰り返し掛け合わされることが原因の一つとして考えられます。層が深ければ深いほど、勾配はより小さな値に押しつぶされてしまい、消失してしまうのです。 勾配消失問題は、深層学習における大きな課題の一つであり、この問題を克服するために、活性化関数の工夫や学習率の調整など、様々な対策が講じられています。

- 誤差関数とは？ 機械学習は、人間が経験を通して学ぶように、コンピュータに大量のデータからパターンやルールを見つけ出すことを学習させる技術です。この学習の仕方を「機械学習モデル」と呼びますが、まるで料理のレシピのように、どのような手順でデータ分析を行うのかを記したものと言えます。 この機械学習モデルの学習において、その精度を評価し、より良いモデルへと改善するために重要な役割を果たすのが「誤差関数」です。誤差関数は、モデルが予測した値と、実際の値との間のズレ、つまり「誤差」を数値化します。例えば、ある果物の重さを予測するモデルを考えたとき、実際の重さが100グラムなのに対して、モデルが90グラムと予測した場合、その誤差は10グラムとなります。 この誤差関数の値が小さいほど、モデルの予測精度が高いことを意味します。逆に、誤差関数の値が大きい場合は、モデルがまだ十分に学習できておらず、予測精度が低いことを示しています。そのため、機械学習では、この誤差関数の値を最小化するように、モデルの学習を進めていきます。 ちょうど、料理の味を調整するように、誤差関数を使ってモデルの予測精度を向上させていくイメージです。そして、最終的には、私たちが実生活で役立つ精度を持ったモデルを作り出すことを目指します。