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​『機械学習はじめの一歩 part2 ~単回帰分析とは~』
https://qiita.com/mizutakawater/items/8b78a3eb4dc37034137f by @mizutakawater @​Qiita

#最小二乗法_qiita #機械学習入門_qiita #単回帰分析_qiita #損失関数_qiita

機械学習はじめの一歩 part2 ~単回帰分析とは~ - Qiita

## はじめに あけましておめでとうございます。mizutakawaterです。卒論に飽きたらこの記事を書き進めています。 少し間が空いてしまいましたが、「本当の初心者でもわかりやすい機械学習入門」の第2弾です。 前回のリンクはこ...

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​『交差エントロピー誤差をわかりやすく説明してみる』
https://qiita.com/kenta1984/items/59a9ef1788e6934fd962 by @kenta1984 @​Qiita

#機械学習_qiita #ディープラーニング_qiita #損失関数_qiita

交差エントロピー誤差をわかりやすく説明してみる - Qiita

教師あり機械学習では必須の損失関数。 教師あり機械学習の場合、学習するというのは損失関数の値を小さくする事とほぼ同義になります。 損失関数について詳しく知りたい方は、[最適化から見たディープラーニングの考え方](http://www...

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​『機械学習で効率よく最適な重みWを得るためのミニバッチ学習について』
https://qiita.com/shinyaWeb/items/2aceffda24d72b307c63 by @shinyaweb @​Qiita

#python_qiita #機械学習_qiita #python3_qiita #損失関数_qiita #ミニバッチ学習_qiita

機械学習で効率よく最適な重みWを得るためのミニバッチ学習について - Qiita

機械学習におけるミニバッチ学習についてのメモです。 機械学習はある与えたれたデータに内在すると仮定される規則を自動的に抽出する演算装置です。 つまり、ある入力の組$\boldsymbol{x}$に対して出力$\boldsymbol{...

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​『機械学習で使われる評価関数』
https://qiita.com/fumita/items/6cc6c70a3327a7172bf1 by @fumita @​Qiita

#機械学習_qiita #データサイエンス_qiita #損失関数_qiita

機械学習で使われる評価関数 - Qiita

# 評価関数とは? 評価関数とは、機械学習において、モデルの予測精度の評価に使われる関数です。機械学習モデルの構築では、この評価関数を最適にするパラメターが選択されます。モデルの評価関数に「損失関数」、「コスト関数」もしくは「目的関...

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​『Kerasで自作損失関数を使う』
https://qiita.com/harachan/items/ded27a66b6efd3a73398 by @harachan @​Qiita

#deeplearning_qiita #keras_qiita #損失関数_qiita

Kerasで自作損失関数を使う - Qiita

# Kerasで自作の損失関数を使いたい!! kerasで自作の損失関数を使う方法をまとめます! # そもそも損失関数とは? 損失関数は予測した値と、正解の値との誤差がどれほどあるかを計算するものです。 kerasでは平均二乗誤差を...

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​『顔認証におけるマージンベースな損失関数』
https://qiita.com/mwenpeng/items/d5164c4f268599d1257d by @mwenpeng @​Qiita

#顔認証_qiita #softmax_qiita #損失関数_qiita #margin_basedな手法_qiita #マージンベースな手法_qiita

顔認証におけるマージンベースな損失関数 - Qiita

#概要 これまで、顔認証における様々な損失関数が提案された。最適化手法における損失関数としては現在、Softmax,Contrastive Loss,Triplet Loss,Center Loss,Norm Face,Large-M...

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#顔認証_qiita #softmax_qiita #損失関数_qiita #margin_basedな手法_qiita #マージンベースな手法_qiita

顔認証におけるマージンベースな損失関数 - Qiita

#概要 これまで、顔認証における様々な損失関数が提案された。最適化手法における損失関数としては現在、Softmax,Contrastive Loss,Triplet Loss,Center Loss,Norm Face,Large-M...