損失関数とは？-AI関連の用語集【クラベルAI】-

損失関数（Loss Function）

損失関数（Loss Function）とは、AIの予測が正解からどれだけ外れたかを、1つの数字で表す関数のことです。この数字を小さくするように、AIは重みを少しずつ直して学習します。つまり、損失関数はAIにとっての「目標」にあたります。数値を予測するときは平均二乗誤差、分類するときはクロスエントロピーが、よく使われます。

損失関数（Loss Function）関連用語

損失関数（Loss Function）に関連する単語は以下の通りです。

• コスト関数（Cost Function）コスト関数との違いは？→
• 平均二乗誤差（Mean Squared Error：MSE）数値の予測で使う指標は？→
• クロスエントロピー（Cross Entropy）分類で使う指標は？→
• 勾配降下法（Gradient Descent）損失を減らす方法は？→
• Backpropagation（誤差逆伝播法）どう直すかはどう求めるの？→
• 目的関数最適化の目標との関係は？→

損失関数（Loss Function）で知っておくと得する有益情報

損失関数の選び方で、AIが何を目指して学ぶかが決まります。ポイントを3つにまとめました。

• 学習の目標を決める何を「良い予測」とみなすかを、損失関数が決めます。
• 課題で選ぶ数値の予測と、分類では、使う損失関数が違います。
• 評価の指標とは別学習用の損失と、業務で見る精度や再現率は、必ずしも一致しません。

主な損失関数の使い分け

損失関数は、AIに「何を目指すか」を教える物差しです。

損失関数（Loss Function）やさしい解説

AIはどうやって、自分が間違ってるって分かるの？

テストの採点にたとえます。点数が低いほど、間違いが多いことが分かります。

損失関数は、AIの答えの「間違いの点数」を出す採点係です。AIはこの点数が下がるように勉強します。

AIの開発を依頼するとき、何を「良い結果」とするかを決める作業が欠かせません。損失関数の選び方は、その考え方の表れです。売上予測なら誤差の小ささ、不良検知なら見逃しの少なさなど、業務の目標とそろえましょう。

損失関数（Loss Function）についてのみんなの疑問

損失関数と評価指標は同じですか？

別のものとして考えるのが安全です。損失関数は学習のための数字、評価指標は業務で結果を測るための数字です。両方を確認します。

損失関数が小さければ、AIは良いと言えますか？

学習データでの損失が小さいだけでは、十分とは言えません。新しいデータでも小さいかを、検証用のデータで確かめます。差が大きいと過学習の疑いがあります。

損失関数は自分で選ぶ必要がありますか？

多くは、課題に合った標準のものが使われます。業務の目標とずれがないかを、開発会社に聞いておくと安心です。

AI関連の用語集【まとめ】

AI関連の用語集が気になる方のために、用語集一覧を作成しました。AIに関する学びを深めたいとお考えの方は、ぜひご覧ください。

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