E資格の勉強内容まとめDay7「コスト関数」



こんにちは、ぽめた (@pometa0507) です。社会人エンジニアとして働く傍ら、AI資格の「E資格」取得に向けてディープラーニングの勉強をしています。

この連載は、E資格の勉強中に学んだ内容を記事としてまとめるものです。 E資格を受験される方のおさらいや、E資格に興味のある方の参考となれば幸いです。

前回(第6回目)は、順伝播処理のまとめとしてMNISTの手書き数字を分類するニューラルネットワークの推論について紹介しました。ここからはニューラルネットワークの学習フェーズに入っていきます。今回紹介するのは、学習するために必要となる「コスト関数」についてです。

第1回目の記事:E資格の勉強内容まとめDay1「ディープラーニングの概要」
第2回目の記事:E資格の勉強内容まとめDay2「パーセプトロン」
第3回目の記事:E資格の勉強内容まとめDay3「活性化関数」
第4回目の記事:E資格の勉強内容まとめDay4「ReLUの一般化」
第5回目の記事:E資格の勉強内容まとめDay5「出力ユニット」
第6回目の記事:E資格の勉強内容まとめDay6「MNIST手書き数字の分類」

ニューラルネットワークの推論と学習

ニューラルネットワークは、「推論」と「学習」のフェーズにわけることができます。

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