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• 損失関数と学習手法：交差エントロピー、focal loss、ヒートマップロス、データ拡張、学習率スケジュール、混合精度

  モデルが「何をできたとするか」を決める損失関数と、学習を高速かつ安定させる手法をまとめます。交差エントロピーが簡単な背景の10万マスに埋もれる問題をfocal lossがどのように解決するのかを数値で示し（CEでの物体割合5.3% → focal 96.5%、直接計算）、ヒートマップロス（MSEとペナルティを軽減したfocal）、データ拡張（AlexNet・U-Net・mixup）、ウォームアップ＋コサイン学習率、大バッチの線形スケーリ

  2026-10-17 · 14 分で読めます #비전 모델#손실 함수#focal loss#데이터 증강#학습률