ニューラルネットワーク

･ニューラルネットワークは重みパラメータを手作業で決定するのではなく、データから自動で決定できる。
･数字等を認識するときには、特微量を抽出して、その特微量のパターンを機械学習の技術で学習する。
　*特微量は入力画像から本質的なデータを的確に抽出できるように設計された変換器のこと。

損失関数

･損失関数はニューラルネットワークの学習における現在の状態(性能の悪さ)を示す指標。

･一般的に二乗和誤差や交差エントロピー誤差を使うことが多い。
･損失関数の値は教師データからの差
･最適なパラメータを探索するときに、できるだけ小さな損失関数を探索する。