Serviceを読んで理解し、同意したものとみなします。スタック・オーバーフローはプログラマーとプログラミングに熱心な人のためのQ&Aサイトです。645件11Chainerでニューラルネットワークの勉強をしています。今、3次元ベクトルtが教師データとして与えられています。このtを用いて、ニューラルネットワークを訓練したいと思っています。教師ベクトルtとのユークリッド距離|t-y|を最小化するように訓練しようと思います。分類や回帰で用いるsoftmax_cross_entropyやmean_squared_errorを用いることはできないように思いました。教えていただければと思います。個の銅バッジ三層のバックプロパゲーションNNでしょうか?出力yと教師tは良いとして、入力(Xとします)はどんなシェイプですか?tとXの関係は何でしょう?コスト関数がユークリッド距離ならmean_squared_errorそのものでは?使えないと思った理由は何でしょう?Chainerは僕もインストールしてみたばかりなので、変なことを聞いているかもしれません。5:24すみません、返信が遅くなりました。僕も少し勘違いしていたようで、mean_squared_errorを使ってちゃんと学習できています。Chainerだとバッチ処理が前提になっているので、ちょっと混乱してしまいました(データは「ベクトルのリストの形」で渡す必要があるのですね)。回答スタック・オーバーフローに参加してくれて、ありがとうございます!質問の回答を共有してください。回答を説明し、自分の検討結果も共有してください。意見を述べること(意見を述べるなら、参照リソース、自分の経験で意見をサポートしてください)さらにサポートが必要な場合このヘルプを参考してください。“回答を投稿”をクリックすることで利用規約、プライバシーポリシー、及びクッキーポリシーに同意したものとみなされます。タグが付いた他の質問を参照するか、自分で質問をする。質問のフィードこのRSSフィードを購読するには、このURLをコピーしてRSSリーダーに貼り付けてください。