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③損失関数: Deviation Loss
• Deviation lossの仕組み
– 参照スコアとして、標準正規乱数を5000個とり、これらの平均を 𝜇ℛ
、標準偏差を 𝜎ℛ
とする
– 最終層の値 𝜙(𝑥,Θ)、ラベル 𝑦 に対して、損失関数𝐿(𝜙 𝑥;Θ ,𝜇ℛ
,𝜎ℛ
)を次のように定義
𝐿 𝜙 𝑥;Θ ,𝜇ℛ
,𝜎ℛ
= 1−𝑦 dev 𝑥 +𝑦max 0,5−dev 𝑥
ただし、 dev 𝑥 = 𝜙 𝑥,Θ −𝜇ℛ
𝜎ℛ
(𝑧-score) で、ラベル 𝑦は、𝑦 = ቊ
0 (ラベルなし)
1 (ラベル付き)
と定義されるもの
– 𝜇ℛ
, 𝜎ℛ
がそれぞれ0, 1に近い数値となるため、 𝜙 𝑥;Θ とdev 𝑥 は概ね近い数値となる
• Deviation lossのメリット
– 正常と異常のスコアの差を開く
– 分布を仮定することで、スコアを統計的に意味のあるものにできる
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