分類問題でのMSE
多クラス分類のニューラルネットワークで、出力層にソフトマックス関数を使うとき、誤差関数に平均二乗誤差ではなく交差エントロピー誤差を使うことが多い理由として、最も適切なものを1つ選べ。
- A
平均二乗誤差は、分類問題では計算できないから
- B
交差エントロピー誤差は、出力が0〜1に収まらなくても使えるから
- C
平均二乗誤差は、必ず過学習を起こすから
- D
確率の出力と正解の分布の差を直接測れ、誤りが大きいときの勾配が小さくなりにくいから
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正解：D
分類では、確率の出力に対して交差エントロピー誤差を使うのが標準的。誤りが大きいときにも勾配が小さくなりにくい。
- A
誤り。計算はできるが、学習が遅くなりやすい。
- B
誤り。確率として出力する前提で使う。
- C
誤り。そのような性質はない。
- D
正しい。ソフトマックスと交差エントロピーの組み合わせは、勾配が単純で学習が安定する。
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