Loss-Function on Debimatehttps://debimate.jp/tags/loss-function/Recent content in Loss-Function on DebimateDebimatehttps://debimate.jp/images/default-ogp.jpghttps://debimate.jp/images/default-ogp.jpgHugo -- 0.161.1ja-jpTue, 26 May 2026 00:00:00 +0000損失関数（loss function）: MSE と交差エントロピーhttps://debimate.jp/ml/ml/loss-functions/Tue, 26 May 2026 00:00:00 +0000https://debimate.jp/ml/ml/loss-functions/<p>損失関数（loss function, あるいは cost function, objective function）は、モデルの予測 <code>ŷ</code> と正解 <code>y</code> のずれを「1 つの数」に変換する関数である。学習はこの損失関数の値を最小化する操作で、モデル設計の選択肢の中で「どの損失関数を選ぶか」は「どのモデルを選ぶか」と同じくらい結果に効く。</p>