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＞ 交差エントロピー誤差（Cross Entropy）とは？【G検定対策】
まず結論
交差エントロピー誤差（Cross Entropy）とは、
正解ラベルとモデルの予測確率のズレを測る損失関数であり、
主に 分類問題（特に多クラス分類）で使われる。
G検定では「なぜ分類でよく使われるのか」が問われる。
直感的な説明
交差エントロピー誤差は、
「自信満々で間違えたら、強くペナルティを与える」評価方法。
たとえば、
- 正解が「犬」
- モデルが「猫：0.9、犬：0.1」と予測
このとき、
「間違えただけでなく、自信満々だった」
ので、
誤差はかなり大きくなる。
逆に、
- 正解に高い確率を出していれば
- 誤差は小さくなる
👉 確率の出し方まで評価するのがポイント。
定義・仕組み
交差エントロピー誤差とは、
正解ラベルの確率分布と、
モデルが出力した確率分布の 差（情報量のズレ） を測る指標
である。
G検定では数式は不要だが、
理解の軸は次の通り。
- 出力は 確率（Softmaxなど）
- 正解ラベルは one-hot表現
- 正解クラスの確率が低いほど誤差が大きい
👉 分類 × 確率出力 なら交差エントロピー。
いつ使う？（得意・不得意）
得意な場面
- 多クラス分類問題
- ニューラルネットワークの分類タスク
- Softmaxと組み合わせる場合
注意・不得意な点
- 回帰問題には使わない
- 確率を出力しないモデルには不向き
- MSE（平均二乗誤差）とは目的が違う
👉 分類 → 交差エントロピー誤差 が基本。
G検定ひっかけポイント
ここは頻出。
よくある混同
- ❌ 回帰問題の誤差指標
- ❌ 正解・不正解だけを見る指標
- ❌ Accuracy（正解率）と同じ役割
👉 全部違う。
MSEとの違い（超重要）
- MSE
→ 数値のズレを測る（回帰向き） - 交差エントロピー誤差
→ 確率分布のズレを測る（分類向き）
選択肢の切り方
- 「確率分布」「情報量」「分類問題」
→ 交差エントロピー誤差 - 「二乗誤差」「回帰」
→ MSE
まとめ（試験直前用）
- 交差エントロピー誤差＝分類用の損失関数
- 正解ラベルと予測確率のズレを評価
- 自信を持って間違えると大きな誤差
- Softmaxとセットで使われる
- 「分類 × 確率」→ 交差エントロピー
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