定義
損失関数とは、機械学習モデルの予測値と正解値とのズレの大きさを数値で表す関数のことで、学習の過程ではこの値が小さくなるようパラメータが調整されていく。
損失関数 (Loss Function)とは（詳しく解説）
損失関数(Loss Function)は、モデルの予測値と正解データとの誤差を定量化する関数で、教師あり学習における最適化の基準になる。回帰タスクでは平均二乗誤差、分類タスクでは交差エントロピー誤差が広く採用され、勾配降下法などの最適化アルゴリズムはこの値を最小化する方向にパラメータを更新してモデルを学習させる。2026年時点の実運用では、タスクの性質に合わない損失関数を選んだために学習が停滞したり、外れ値や不均衡データの影響で精度が伸び悩んだりするケースが多いとされ、重み付けやロバスト損失への調整が現場では定石になりつつある。GPU利用のコストを抑えつつ損失を安定して収束させる設計が重視され、損失曲線を可視化して学習の健全性を監視する運用が一般的になっている。
この解説の引用について
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出典: AI PICKS AI用語辞典「損失関数 (Loss Function)とは」 https://aipicks.jp/glossary/loss-function
損失関数 (Loss Function)の使用例
- 画像分類モデルの学習でクロスエントロピー損失を採用し、損失曲線がなだらかに下降しているかを毎エポック確認する。
- 回帰モデルの評価で平均二乗誤差(損失関数の一種)を指標にハイパーパラメータをチューニングする。
