コスト関数とは？
ニューラルネットワークは、ひとつひとつのニューロンが複数の入力と1つの出力を持っていて、入力に対する重み付けを行うために重み(weight)を持っていて、さらに出力をどうするか決めるために、1つのしきい値(bias)を持っています。
ニューラルネットワーク全体の重みとしきい値をランダムで決めたときに、それらを使ってはじき出した人工知能の回答が、実際の答えとどれくらい離れているかを計測するために使う関数だと書いてありました。
この関数の値をゼロに近づけていくことが、ニューラルネットワークにとっての学習ということになるみたいです。
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Week 5 ニューラルネットワークのコスト関数とバックプロパゲーション
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