Pytorchの損失関数

損失関数とは

PyTorch では、損失関数（Loss Function）はモデルのトレーニングデータセットにおける予測誤差を測定するために使用される関数です。これはモデルのパラメータの更新を指導するために使用され、モデルのトレーニングデータ上でのパフォーマンスを向上させます。損失関数は通常、ネットワークの最後の層と組み合わせて使用され、自動微分を使用して各パラメータが損失に与える影響を計算し、パラメータの最適化方向を指示します。

PyTorch でよく使用される損失関数は以下の通りです：

MSELoss - 平均二乗誤差損失、回帰問題に使用されます。
CrossEntropyLoss - 交差エントロピー損失、分類問題に使用され、ソフトマックス活性化と負の対数尤度損失を組み合わせて計算します。
NLLLoss - 負の対数尤度損失、多クラス分類問題に使用されます。
BCELoss - 二値交差エントロピー損失、二値分類問題に使用されます。
L1Loss - L1 ノルム損失、モデルを外れ値に対してより頑健にします。線形回帰、ロジスティック回帰に使用されます。
SmoothL1Loss - スムーズな L1 損失、平均二乗誤差損失と L1 損失の利点を組み合わせたものです。物体検出に使用されます。

回帰問題、分類問題、多クラス分類問題、二値分類問題とは何ですか

回帰問題：回帰問題の目標は、連続型の数値目標変数を予測することであり、予測結果は連続した値です。例えば、家の価格予測、販売量予測などです。以前に書いた株価予測の場合、その損失関数は MSELoss です。
分類問題：分類問題の目標は、離散的なカテゴリラベルを予測することであり、一般的には 1 つのクラスを出力します。例えば、画像分類（猫または犬）、スパムメールの分類などです。
多クラス分類問題：多クラス分類問題の目標は、サンプルを複数のクラスに分類し、予測結果は複数のクラスのいずれかです。クラスの数は 2 より大きいです。例えば、手書き数字認識（0〜9 のクラス）などです。
二値分類問題：二値分類問題の目標は、サンプルを 2 つのクラスに分類することであり、2 つのクラスのみが存在します。例えば、はいまたはいいえの分類、スパムメールの検出（スパムまたは非スパム）などです。

損失関数の使用方法

PyTorch では、損失関数の使用は非常に簡単で、次のように損失関数オブジェクトをインスタンス化することができます：

loss_fn = nn.MSELoss()
loss = loss_fn(prediction, target)

適切な損失関数の選択は、モデルのパフォーマンスとトレーニングの速度に大きな影響を与えます。実践では、異なる損失関数をテストし、最も優れた検証指標を選択することができます。