↑: [[G検定に関する知識]] - 正解クラスの予測確率が高いほど誤差が小さくなる誤差関数 - **分類タスクの代表的な誤差関数** - ソフトマックスで確率に変え→交差エントロピーで損失を計算、が分類の鉄板パターン - ひとことで言えば「正解の確率を上げろ」と圧力をかける関数 - 交差エントロピー = 本物のエントロピー + KL情報量 - つまり交差エントロピーを下げることは、予測を本物の分布に近づけること - cf. [[誤差関数]], [[KL情報量]], [[ソフトマックス関数]]