誤差関数 (Loss Function)

誤差関数と学習プロセスの関係

機械学習モデルの学習は、基本的にこの誤差関数（損失関数）の値が最小になるように、モデルの内部パラメータ（重みやバイアス）を調整していくプロセスです。誤差が小さければ小さいほど、モデルの予測精度が高いということになります。

誤差関数の代表例

誤差関数の例としては、予測値と正解値の差の二乗の平均を計算する平均二乗誤差や、分類問題で主に用いられる交差エントロピー誤差などがあります。

CAEサロゲートモデルでの活用

サロゲートモデルがシミュレーション結果をどれだけ正確に予測できるかを誤差関数で評価します。
例えば、構造解析の応力値を予測する際、実際のシミュレーション結果と予測値の差を誤差関数で測定し、その値を小さくするようにモデルを改善していきます。また、予測対象の特徴により誤差関数を使い分けることで、精度向上が期待できます。