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誤差逆伝播法（バックプロパゲーション） 解説：ミスの原因を「逆流」して探す 誤差逆伝播法（Backpropagation）は、ニューラルネットワークを学習させるための最も基本的なアルゴリズムです。一言で言えば、「結果のミス（誤差）を逆算して...

ドロップアウト（Dropout） 解説：AIへの「スパルタ特訓」 ドロップアウト（Dropout）は、2014年にジェフリー・ヒントン氏らによって提案された、ニューラルネットワークの「過学習」を防ぐためのテクニックです。 その仕組みは非常に...

正則化 解説 過学習を防ぐ「正則化（正規化）」とは？ 機械学習のモデルが、訓練データを一生懸命覚えようとするあまり、データに含まれるノイズ（偶然の誤差）まで丸暗記してしまうことがあります。これを過学習（オーバーフィッティング）と呼びます。 ...

Triplet Loss 解説 Triplet Loss（トリプレット損失）は、3つのデータを1組（トリプレット）にして学習を行う誤差関数です。Contrastive lossをより高度にした手法と言え、GoogleのFaceNetなどの顔...

Contrastive Loss (コントラスティブ損失) 解説 Contrastive Lossは、ディープラーニングにおいて「2つのデータが似ているか、似ていないか」を学習させるための損失関数です。主に「距離学習（Metric Lear...

カルバック・ライブラー情報量 (KL Divergence) 解説 カルバック・ライブラー情報量（KLダイバージェンス）とは、2つの確率分布（例えば「真のデータ分布 P」と「AIが予測した分布 Q」）が、互いにどれくらい似ていないか（情報の...

交差エントロピー誤差（Cross Entropy Error） 解説：正解への「確信度」を測る 交差エントロピー誤差は、犬か猫かを当てるような「分類タスク」で使われる代表的な誤差関数です。 平均二乗誤差（MSE）が「距離（ズレ）」を測るのに...

平均二乗誤差（MSE） 解説：回帰問題の「採点」の定番 平均二乗誤差（MSE: Mean Squared Error）は、売上予測や気温予測など、数値を予測する「回帰タスク」において最も標準的に使われる誤差関数（採点基準）です。 一言で言え...

誤差関数（損失関数） 解説：AIへの「採点表」 誤差関数（Error Function）は、別名「損失関数（Loss Function）」とも呼ばれ、AIモデルが現在どれくらい「ダメか（間違っているか）」を数値化する関数です。 AIの学習と...

勾配消失問題 (Vanishing Gradient Problem) 解説：伝わらない「伝言ゲーム」 勾配消失問題とは、ディープラーニングにおいて層を深くしすぎると、誤差逆伝播法で学習させる際に、「入力層に近い層（手前の層）ほど、学習が全...