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【統計分析】機械学習・データマイニング29 (1002ﾚｽ)
【統計分析】機械学習・データマイニング29 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1597882603/
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814: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 7901-MC0k [60.69.230.42]) [sage] 2020/12/10(木) 19:34:03.65 ID:qJWGxKCt0 目的関数が異なるモデル同士は性能を比較できないんじゃない？ 目的関数の他に最適性の指標となる評価関数があるなら別だけど。 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1597882603/814
816: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 1355-orE1 [59.147.205.222]) [] 2020/12/10(木) 20:53:11.62 ID:7nBpTtaz0 >>812 どういうことでしょうか？ >>813-815 ありがとうございました． 岡谷貴之著『深層学習』を読んでいるのですが，確率的勾配降下法についての素朴な質問です． Nは全訓練サンプルの数です． E(w) = Σ_{n=1}^{N} E_n(w) 確率的勾配降下法では，極端な場合，サンプル1つだけを使ってパラメータの更新を行うと書いてあります． たとえば，n=1のサンプルを使って，wを更新したとします． このとき，E_1(w)の値は，（学習係数の値が十分小さければ，）少し小さくなりますが，他のnについてのE_n(w)の値は逆に増えてしまい， トータルの誤差E(w)は増えてしまうということになる恐れはないのでしょうか？ 岡谷の本にはそのことについて全く触れていません． http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1597882603/816
821: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 0b10-t6eo [153.131.102.129]) [sage] 2020/12/10(木) 21:27:23.48 ID:3MNDS+Jy0 >>814 最終的な性能は正解率とか指標があるでしょう http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1597882603/821
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