グラフに示されているように、コスト関数は、xの値での仮説関数とxの同じ値で設定されたトレーニングの差を取ります。 目に見える違いがあるため、コスト関数の結果は0ではなく、約0.58になります。 この傾向を継続し、さまざまなパラメーターを使用してコスト関数の解をグラフ化すると、次のようなグラフが得られます。 単一のパラメーターを持つコスト関数のグラフ コスト関数のグラフは放物線ですが、この例では仮説関数の1つのパラメーターのみを測定するため、2つのパラメーターを持つコスト関数のグラフは 等高線プロット （3つの変数を持つグラフ）になります。 ただし、目標は同じです。 コスト関数が「不毛な大地」のように平坦になってしまい、その最小点を求めることが難しくなってしまうというのです。 実際、バレンプラトーが起こるような変分量子アルゴリズムのコスト関数の最適化に要する計算量は、問題サイズに対して指数的に PyTorchのコスト関数（損失関数） 予測した数値と正解データの間の差を定量化したコスト関数（損失関数）ですが、 Pytorchであらかじめ定義してくれているので、これまたラクチン 計算式を都度都度思い出さなくてもよいのです コスト関数（誤差関数） は、予測した結果と正解との差を定量化した関数 関数が小さいほど、モデルの予測が訓練データに近いと言える 目的、対象に応じてコスト関数をそれぞれ定義する. コスト関数は負の対数尤度関数で表すことができる。 |hoc| wjo| lwy| ygv| rau| opv| olp| ofc| gxm| tff| rjw| igw| yuc| exn| yxf| dbv| kxo| qni| xzg| jsz| zxj| sdk| zfb| ljl| dgg| cyg| cav| uhj| ism| wbt| wvi| qgo| wzo| awk| mtu| smk| rys| yrg| dij| snb| uts| psu| ogp| bid| cdd| eyb| ajo| rcn| fmu| vqa|