ディープラーニングを「猫/犬の判定」で超やさしく
ディープラーニングを「猫/犬の判定」で超やさしく（具体例つき）
目的はシンプルです：正解に近い出力を出すように、内部のつまみ（重み）を自動で調整し続ける仕組みを理解します。
1全体の流れ（ここが核）
何が「賢さ」かというと、内部の重み（つまみ）をうまく調整して、損失（外れ点数）が小さくなる状態を作れることです。
2重み（weight）って何？（唐突にならない説明）
画像を見て猫/犬を判断するとき、人は「耳の形」「鼻」「ヒゲ」「体の輪郭」など、
いろんな手がかりを無意識に見ます。
AIも同じで、たくさんの手がかり（特徴）を見ますが、
どの手がかりをどれだけ重視するかを数字で持っています。これが重みです。
超身近なたとえ：味付けの「分量」
- 材料（入力）＝ 塩・しょうゆ・砂糖…
- 重み＝ 「塩は少しで効く」「砂糖はこのくらい」みたいな分量
- 出力＝ 最終的な味（甘い/しょっぱい など）
重みがズレると「しょっぱすぎる」みたいに、判断もズレます。
数式はこうなる（中身は単純）
だいたいこんな計算を大量にやっています：
y = w1×x1 + w2×x2 + ... + b
w：重み（重要度のつまみ）
b：バイアス（下駄）
重要なのは「w を少し変えると、出力 y が変わる」という点です。
学習とは「重みを当たりやすい値に寄せる作業」です。
だから次の「損失（外れ点数）」が、重みを直すための“指標”になります。
3推論（当てる）：いまの重みで「猫っぽさ/犬っぽさ」を出す
推論の意味
いまの重みで計算した結果として、
「猫の確率 0.8 / 犬の確率 0.2」みたいな値が出ます。
ここではまだ「当てただけ」で、良し悪しは判断していません。
当てた結果が「どれだけ正解からズレたか」を、数字でハッキリ決めます。
4損失（loss）＝“外れ点数”（抽象じゃなく数値で理解）
損失は一言でいうと 「間違いに対する罰点」です。
そして重要なのは、損失が重みの調整量を決める基準になることです。
具体例：正解が「猫」のとき（猫=1, 犬=0 だと思ってOK）
| 推論の出力（猫っぽさ） | 人間の感覚 | 損失（罰点）のイメージ |
|---|---|---|
| 0.95（猫95%） | ほぼ当たり | 罰点は小さい（ちょい調整） |
| 0.60（猫60%） | 当たってるけど自信ない | 罰点は中くらい（そこそこ調整） |
| 0.20（猫20%） | ほぼ外れ | 罰点は大きい（大きめに直す） |
| 0.01（猫1%） | 大外れ | 罰点は極大（強く直す） |
「なぜ損失が必要？」をさらに噛み砕く
単に「当たった/外れた」だけだと、直し方が分かりません。
でも損失があると、「0.60は少し直す」「0.20は大きく直す」みたいに、直す強さが決められます。
- 今の結果がどれだけダメかを「数」で決める
- 重みを「どれくらい」「どっちに」直すかの材料にする
5学習（直す）：損失が減るように重みを少し動かす
やることは単純
- 推論する（猫っぽさを出す）
- 損失を計算する（外れ点数）
- 損失が減る方向を計算する（勾配）
- 重みを少し変える（更新）
これを何千回・何百万回と回して「当たりやすい重み」に寄せます。
「勾配」って何？（難しい言葉を優しく）
勾配は「こっちに動かすと損失が下がる」という方向案内です。
例：味がしょっぱければ「塩を減らす方向」が勾配、薄ければ「塩を増やす方向」が勾配。
AIはそれを数学で自動計算して、重みを少しずつ動かします。
学習で調整しているのは「重み」です。
だから、重みの説明が弱いと学習が何をしてるか分からなくなります（さっき直したのはそこ）。
6バッチ学習：まとめて見てから1回更新（安定させる工夫）
1件ずつ見て毎回更新するとブレやすいので、たいていは小分け（バッチ）で学習します。
- バッチ：まとめて処理する小分け
- イテレーション：バッチ1つ処理して1回更新
- エポック：データ全体を1周
71行ずつの超やさしい辞書
※このページの理解に必要なものだけ、短くまとめています。
推論（inference）
いまの重みで計算して「猫っぽさ/犬っぽさ」を出すこと。
重み（weight, w）
手がかり（特徴）をどれだけ重視するかの“つまみ”。
バイアス（bias, b）
最後に足す“下駄”。全体の基準点をずらす調整役。
損失（loss）
正解からのズレを数値にした“外れ点数”（小さいほど良い）。
勾配（gradient）
損失を減らすために、重みをどっちに動かすかの“方向案内”。
学習（training）
損失が小さくなるように、重みを少しずつ直し続けること。
バッチ（batch）
学習データを小分けにした1セット。
イテレーション / エポック
イテレーション＝バッチ1回→更新1回、エポック＝全データ1周。
「損失が小さい＝正解に近い」なので、学習は損失を減らす“ゲーム”だと思うと理解が速いです。
