コスト関数 (Cost)

コスト関数の役割と種類：学習を最適化する鍵

モデルの学習過程では、このコスト関数の値を最小化するようにパラメータを調整します。回帰問題では平均二乗誤差、分類問題ではクロスエントロピー損失など、タスクに応じた適切な関数が選ばれます。最適化アルゴリズムと組み合わせることで、モデルの性能向上につながります。

CAEサロゲートAIにおける物理整合性を考慮したコスト関数設計

CAEのサロゲートAIにおいては、物理的に意味のある誤差評価が重要です。単純な予測誤差だけでなく、物理法則の制約（質量保存、エネルギー保存など）を組み込んだコスト関数を設計することで、物理的整合性のあるサロゲートモデルを構築できます。また、設計上重要な領域での精度を優先するために、空間的・時間的に重み付けされたコスト関数も活用されます。