損失関数

「損失関数」とは？意味を解説

機械学習・深層学習において、モデルが出力した予測値と実際の値（教師データ）との誤差や乖離を定量的に評価する数学関数。この関数を最小化することで、モデルのパラメータを調整し、予測精度を向上させる。回帰・分類など問題の種類により異なる関数が用いられる。

例文

• ニューラルネットワークの訓練では、損失関数を最小化するようにウェイトを更新する。
• 分類問題ではクロスエントロピー損失関数がよく採用される。
• 損失関数の値をプロットして、学習が適切に進んでいるか監視する。

「損失関数」の言い換え・類語

「損失関数」の対義語

連想語・周辺概念

語源・由来

機械学習の発展とともに1980年代後半から用いられた術語。「損失」は予測と現実のズレ、「関数」は数学的な対応関係を表す。英語のloss functionを直訳した学術用語。

英語で言うと

「損失関数」との違いを比較する

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