損失関数
予測された出力と真の値との違いを定量化し、モデルのトレーニングと最適化を導く数学的関数です。
最適化プログラムが最小化する客観的メトリック（例：クロスエントロピー、平均二乗誤差、カスタム公正性ペナルティ損失）。損失関数の選択はモデルの振る舞いに直接影響を与えるため、ビジネス目標、倫理的制約（例：公正性を加味したレギュラー化要因の追加）、リスク許容度に対する整合性を確保するため、訓練前にガバナンスが損失の定義を確認し、構成を監査可能かつ再現可能な形で文書化する必要があります。
不正検出モデルのチームは、ビジネスにおける不正を見逃すことのコストを反映して、偽陰性を偽陽性よりも4倍重く罰する重み付き交差エントロピー損失を選択します。彼らは重み付けの根拠を文書化し、精度と再現率の両方に関するダウンストリームの影響を追跡して、バランスの取れた結果が得られるようにします。
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