損失関数とは？意味をわかりやすく簡単に解説

公開:2025-05-05

損失関数とは

損失関数は、機械学習モデルの予測と実際の値との間の誤差を数値化したものです。モデルの性能を評価し、改善するための重要な指標であり、損失関数の値を最小化するようにモデルのパラメータを調整することで、より正確な予測が可能になります。

損失関数は、回帰、分類、生成モデルなど、さまざまな機械学習タスクで使用されます。タスクの種類やデータの特性に応じて、適切な損失関数を選択することが重要です。損失関数の選択を誤ると、モデルの学習がうまくいかず、期待する性能が得られない可能性があります。

損失関数を理解することは、機械学習モデルを効果的に開発し、改善するために不可欠です。損失関数の種類や特徴、選択方法などを学ぶことで、より高度な機械学習モデルを構築し、実用的な問題解決に役立てることができます。

「損失関数の種類」に関して、以下を解説していきます。

回帰問題における損失関数は、予測値と実際の値の差を評価するために用いられます。代表的なものとして、平均二乗誤差があり、これは予測値と実際の値の差の二乗平均を計算し、誤差が大きいほど大きな値を示します。

平均絶対誤差もよく用いられ、予測値と実際の値の差の絶対値の平均を計算します。外れ値の影響を受けにくいという特徴があります。これらの損失関数を適切に選択することで、回帰モデルの精度向上が期待できます。

分類問題における損失関数は、モデルの予測がどれだけ正しいクラスを識別できているかを評価するために使用されます。クロスエントロピー損失は、予測確率分布と実際のクラスの分布との間の差異を測り、特に多クラス分類問題で広く利用されます。

ヒンジ損失は、サポートベクターマシン（SVM）で使用され、マージン最大化を目指します。これらの損失関数は、分類モデルの性能を最適化するために不可欠であり、適切な選択がモデルの精度に大きく影響します。