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G検定 模擬試験 第4回 問39・ディープラーニングの概要（誤差関数）

Huber損失

回帰の誤差関数で、誤差が小さいときは二乗誤差、大きいときは絶対誤差のように振る舞い、外れ値の影響を抑えられるものとして、最も適切なものを1つ選べ。

  1. A

    ヒンジ損失

  2. B

    0-1損失

  3. C

    KLダイバージェンス

  4. D

    Huber損失

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正解：D

Huber損失は、平均二乗誤差の外れ値への弱さと、平均絶対誤差の微分しにくさの両方を補う。

予測の誤差に対する、MSE、MAE、Huber損失の曲線。大きな誤差でMSEが急に大きくなる。

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）。

学習のポイント：平均二乗誤差は外れ値に敏感、平均絶対誤差は外れ値に頑健、という性質を比べる。

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