Azure ML発展計算
Azure MLで学習曲線を分析しています。トレーニングデータサイズ100での損失が0.45、200での損失が0.38、400での損失が0.32、800での損失が0.28です。データサイズを100から800に増やした場合の損失の改善率はおよそいくらか？
A.37.8%← 正解
✓ 正解です。改善率 = (初期損失 - 最終損失) / 初期損失 × 100% = (0.45 - 0.28) / 0.45 × 100% = 0.17 / 0.45 × 100% ≈ 37.8%です。
B.62.2%
✗ 誤りです。62.2%は(1 - 0.28/0.45)の補数的解釈から来ていますが、損失の改善率は(削減量/元の値)×100%で定義されるため37.8%が正しいです。
C.27.0%
✗ 誤りです。27.0%は400から800への区間の改善率（(0.32-0.28)/0.32×100%≈12.5%）などとは異なり、全体の改善率ではありません。
D.55.6%
✗ 誤りです。55.6%は異なるベース値（例：0.18/0.32など）を使用した計算であり、100から800全体の改善率ではありません。
この問題のポイント
改善率 = (初期損失 - 最終損失) / 初期損失 × 100% = (0.45 - 0.28) / 0.45 × 100% = 0.17 / 0.45 × 100% ≈ 37.8%です。
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