ディープラーニングを支える技術 —「正解」を導くメカニズム

著者：岡野原大輔

出版日：2022/1/8

最近（でもないか）巷で話題のディープラーニングに関する第一人者による解説本。イラストも交えながら、一般人にはブラックボックスで難解なディープラーニングの理屈がわかりやすい説明されており、Ama〇onの書評でも総じて評価が高いのが納得できる。目的関数、損失関数（誤差関数）、閾値関数の違いや、（非線形な）活性化関数を挟む理由などがよく理解できた。著者によると、活性化関数の一つであるReLUは、正規化層とスキップ接続とあわせて、ディープラーニングの「学習」における三大発明らしい。本書（特に4章以降）を読むと、今もディープラーニングの手法は発展し続けていることがよくわかるが、例えば種々の関数の設定には（もちろん理屈はあるものの）かなり任意性を伴うので、確定論的（？）な物理モデリングが好きな人にはどこかモヤモヤが残るのかもしれない。