[過去ﾛｸﾞ] 【統計分析】機械学習・データマイニング29 (1002ﾚｽ)
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814(2): (ﾜｯﾁｮｲ 7901-MC0k [60.69.230.42]) 2020/12/10(木)19:34 ID:qJWGxKCt0(1) AAS
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。
816(2): (ﾜｯﾁｮｲ 1355-orE1 [59.147.205.222]) 2020/12/10(木)20:53 ID:7nBpTtaz0(5/7) AAS
>>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．
821: (ﾜｯﾁｮｲ 0b10-t6eo [153.131.102.129]) 2020/12/10(木)21:27 ID:3MNDS+Jy0(1/5) AAS
>>814
最終的な性能は正解率とか指標があるでしょう
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