確固たる (firm)

定義 (Definition)

本書が技術的になるにつれて説明する理由から、「猫」か「犬」かといった確固たる（firm）カテゴリへの割り当てしか出力できないモデルを最適化することは困難な場合がある。このような場合、モデルを確率の言語で表現する方がはるかに簡単であることが多い。データ例の特徴量が与えられたとき、私たちのモデルはそれぞれの可能なクラスに確率を割り当てる。クラスが \(\textrm{\{cat, dog\}}\) である動物分類の例に戻ると、分類器は画像を見て、その画像が猫である確率を0.9と出力するかもしれない。この数字は、分類器がその画像には猫が描かれていると 90% の確信を持っていると解釈できる。予測されたクラスの確率の大きさは、不確実性の概念を伝える。利用できる概念はこれだけではなく、より高度なトピックを扱う章で他の概念についても議論する。

参照 (Reference)

この用語の詳細な文脈については Dive into Deep Learning の対応する章を参照してください: - 元章で読む