問題 No.1116
ニューラルネットワークにおいて、主に多クラス分類問題の学習で、モデルが出力した確率分布と実際の正解ラベルとの間のズレを測定するために用いられる誤差関数は【 】である。
【正解の解説】
交差エントロピー誤差関数
交差エントロピー誤差は、モデルが予想した確率分布と、正解ラベル（どのカテゴリか）とのズレを測るために分類問題でよく使われます。
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【その他の選択肢の解説】
平均二乗誤差
平均二乗誤差は、主に予測値と実際の数値との差を見る「回帰問題」で使われる手法です。
ヒンジ損失
ヒンジ損失はサポートベクターマシンなどで使われる、境界からの距離を重視する損失関数です。
平均絶対値誤差
絶対値誤差は単純に差の絶対値を合計するもので、外れ値の影響を受けやすい特徴があります。