今さら聞けない ディープラーニング入門

損失関数と最適化関数によるフィードバック学習

損失関数と最適化関数によるディープラーニング学習の基礎

ディープラーニングは，人間の脳を模したニューラル・ネットワークを用いて，複雑な問題を解決するための機械学習技術です．

損失関数：学習の目標を定義する

損失関数は，ニューラル・ネットワークが出力した予測値と実際の正解値との誤差を数値化するための関数です．学習プロセスの中で損失関数が小さいほど，ネットワークの性能がよいことを意味します．代表的な損失関数には以下があります．

1. 平均2乗誤差（Mean Squared Error, MSE）
   回帰問題に適しており，予測値と実際の値の差を2乗して平均を取るものです
2. クロス・エントロピ損失（Categorical Crossentropy）
   分類問題に用いられ，予測確率と正解ラベルの間の類似度を測ります

損失関数は，ネットワークが「何を最適化すべきか」を明確にし，学習の指針を与える役割を果たします．

最適化関数：ネットワークを改善する方法

最適化関数は，損失関数を最小化するためにネットワーク内の重みやバイアスを調整するアルゴリズムです．勾配降下法（Gradient Descent） に基づき，損失関数の勾配を計算してパラメータを更新します．以下のような代表的なアルゴリズムがあります．

1. 確率的勾配降下法 SGD（Stochastic Gradient Descent）
   シンプルで計算コストが低いが，収束速度が遅いことがあります
2. 適応的モーメント推定 Adam（Adaptive Moment Estimation）
   学習率を動的に調整するため，収束が速く，一般的に使用されます

以下のようにモデルにAdamを使用して最適化する設定が可能です．

```python model.compile（optimizer=Adam（lr=0.0001）, loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']） ```

クロス・エントロピ損失関数の役割

クロス・エントロピ損失関数は，分類問題におけるディープラーニングモデルの学習でもっとも一般的に使用される損失関数です．予測確率が正解ラベルに近づくほど損失が小さくなるように設計されています．

手書き数字認識において，モデルが画像を入力として受け取り，数字「6」と予測したとします．このとき，出力層の10ノード（0～9に対応）の出力確率は以下のようになる場合があります．

1. ノード[0]：0.0000001
2. ノード[5]：0.0000540
3. ノード[6]：0.9999384

正解ラベルが「6」である場合，クロス・エントロピ損失関数はノード［6］の予測確率である $P（6） = 0.9999384$ を最大化するように学習します．これにより，モデルは「6」をより自信をもって予測できるようになります．

クロス・エントロピ損失関数の重要性

クロス・エントロピは，確率分布の違いを測る指標であり，情報理論に基づいて設計されており，モデルが確率を適切に予測する能力を学ぶことができます．また，出力が確率として解釈できるため，信頼度の評価や意思決定に役立ちます．〈著：ZEPマガジン〉

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著者紹介

• 株式会社クレスコ入社後，銀行向けシステムなど数多の開発にリード・エンジニアとして従事．後に自社ソリューションとなる統合認証システムの基礎を独力で開発するなど，アイデアと技術でクレスコを牽引する．技術研究所での機械学習研究を経て，人工知能を強みとする部門に異動．現在はテクニカルエバンジェリストとして企業が持つ業務課題へのAI適用に関するコンサルティング，機械学習に関する技術支援を行う一方，自ら研究テーマを持ち共同研究，実験システムの構築も担当．「SoftwareDesign」「やってみよう！機械学習」（技術評論社），「日経ソフトウェア」「AIプログラマになれる本」（日経BP）への記事寄稿，会津大学，はこだて未来大学，琉球大学，早稲田大学のほかWatson SummitやMicrosoftでの講演等，社外でも精力的に活動中

著書

1. ラズパイ+USB SDRで作るFlightradar24 Businessアカウント・フィーダ，ZEPエンジニアリング株式会社．
2. ［VOD/KIT］ラズベリー・パイで学ぶエッジAIプログラミング入門，ZEPエンジニアリング株式会社．
3. ［VOD/KIT］世界の航空機を同時追跡！Flightradar24 ラズパイ・キット，ZEPエンジニアリング株式会社．
4. ［VOD/KIT］人工知能カメラM5StickVで作って学ぶ画像解析AI開発入門，ZEPエンジニアリング株式会社．
5. いろんなことを試して学ぶ！ Pythonプログラミング，2021年，日経BP．
6. エッジAIプログラミング M5StickV 活用編，日経ソフトウェア2020年11月号，日経BP．
7. エッジAIプログラミング M5StickV 準備編，日経ソフトウェア2020年7月号，日経BP．
8. Kaggleに参戦しよう(連載)，日経ソフトウェア2020年1月号，日経BP．
9. Kaggleに参戦しよう(連載)，日経ソフトウェア2019年9月号，日経BP．
10. Kaggleに参戦しよう(連載)，日経ソフトウェア2019年7月号，日経BP．
11. AIプログラマになれる本，2019年，日経BP．
12. やってみよう！ 機械学習 第2章 機械学習の始め方，2019年，技術評論社．
13. 人工知能で画像生成 応用編，日経ソフトウェア2019年1月号，日経BP．
14. 人工知能で画像生成 基本編，日経ソフトウェア2018年11月号，日経BP．
15. 自分で構築するか，APIで機能を使うか 機械学習の始め方，Software Design2018年4月号，技術評論社．

参考文献

1. ［VOD/Pi3A KIT］ラズパイ・キットで学ぶLinux I/Oボードの作り方・探し方・動かし方，ZEPエンジニアリング株式会社．
2. ［VOD/Pi KIT］ラズベリー・パイで学ぶLinux＆Pythonプログラミング超入門，ZEPエンジニアリング株式会社．
3. ［VOD/PiZero KIT］Python×ラズパイで初めての量子コンピュータ，ZEPエンジニアリング株式会社．
4. ［VOD/Pi400 KIT］SLAMロボット＆ラズパイ付き！ROSプログラミング超入門，ZEPエンジニアリング株式会社．
5. ［VOD/Pi KIT］ラズパイ×Pythonで動かして学ぶモータ制御入門，ZEPエンジニアリング株式会社．