機械学習における損失関数の役割、その種類、重要性、そしてYOLOや物体検出のような実際のAIアプリケーションをご覧ください。
損失関数は、コスト関数や目的関数としても知られ、機械学習(ML)や深層学習(DL)における基本的な要素である。損失関数は、モデルの予測出力と、与えられたデータに対する実際のグランドトゥルースラベルとの差、つまり「損失」を定量化する。損失関数によって計算された値は、モデルのパフォーマンスがどの程度低いかを示す指標となる。モデルの学習プロセスにおける主な目標は、この値を最小化することであり、それによってモデルの精度と性能を向上させることである。
トレーニングの各反復中に、モデルはトレーニングデータのバッチを処理し、予測を行う。次に損失関数がこれらの予測値と真のラベルを比較する。損失値が大きいほど不一致が大きく、修正が必要であることを示し、損失値が小さいほどモデルの予測値が実際の値に近いことを示す。
この損失値は、モデルが学習するために必要なシグナルとなるため、非常に重要である。このシグナルは、確率的勾配降下法(SGD)などの最適化アルゴリズムによって、モデルの内部パラメータ、つまりモデルの重みを調整するために使用されます。バックプロパゲーションのプロセスは、これらの重みに対する損失関数の勾配を計算し、損失を減らすために重みを調整すべき方向を示します。損失を計算し、重みを更新するこの繰り返しプロセスにより、モデルは徐々に高精度の予測を行える状態に収束していく。
損失関数の選択は、モデルが解決するために設計された特定のタスクに大きく依存する。問題が異なれば、誤差を測定する方法も異なります。一般的なものには次のようなものがあります:
損失関数は、事実上すべてのディープラーニングモデルのトレーニングの中核をなす。
損失関数をMLにおける他の関連概念と区別することは重要である。
AIモデルの構築やトレーニングに携わる人にとって、損失関数を理解することは不可欠です。Ultralytics HUBのようなプラットフォームは、この複雑さの多くを抽象化し、損失関数の実装と最適化を自動的に処理するため、高度なコンピュータビジョン(CV)モデルの構築がより身近になります。