AI資格 模擬試験

G検定 模擬問題 第3回 問44・ディープラーニングの概要（誤差関数）

外れ値と誤差関数

1. A

   外れ値が多いほど、平均二乗誤差を使うべきである。

2. B

   外れ値があるときは、交差エントロピー誤差を使う。

3. C

   誤差関数は、外れ値の影響を一切受けない。

4. D

   誤差の絶対値を使う平均絶対誤差や、小さい誤差は二乗・大きい誤差は絶対値で扱う Huber損失を使うと、外れ値の影響を抑えやすい。

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正解：D

外れ値が多いときは、平均絶対誤差や Huber損失で影響を抑えやすい。

回帰の誤差関数：MSEは外れ値に敏感、MAEは頑健、Huber損失は両者の中間（小さい誤差は2乗、大きい誤差は直線）。

• A

  誤り。平均二乗誤差は誤差を二乗するため、外れ値の影響を強く受ける。

• B

  誤り。交差エントロピー誤差は分類に使う。

• C

  誤り。誤差関数によって、外れ値の影響の受け方は違う。

• D

  正しい。課題とデータに合わせて誤差関数を選ぶ。

学習のポイント：誤差関数の違いが、学習の結果に影響することを押さえる。

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