MLモデルの損失対エポックカウント曲線が凸状であることがより一般的です。

典型的なMLモデルの損失関数は、モデルがどれだけうまく予測できるかの尺度です。トレーニングプロセスの目標は、この損失関数を最小限に抑えることです。これは、それらのパラメーターに関する損失関数の勾配に基づいてモデルのパラメーターを更新することによって達成されることです。

トレーニングの初期の時代には、モデルは通常最適とはほど遠く、勾配は大きく、損失の迅速な改善が可能になります。ただし、モデルが最適に近づくと、勾配が小さくなり、さらなる改善を行うことが難しくなります。これは、形状が凸状の曲線につながり、時間の経過とともに改善速度が低下します。

ただし、すべての損失対エポックカウント曲線が完全に凸になるわけではないことは注目に値します。モデルのアーキテクチャ、トレーニングデータのサイズと品質、および選択されたハイパーパラメーターに応じて、曲線は凹面、サドル型、または不規則なさまざまな形状を持つ場合があります。したがって、トレーニング中に損失曲線を慎重に監視し、必要に応じて調整を行い、モデルが効果的に学習していることを確認することが重要です。
It is more common for the loss vs epoch count curve of ML models to be convex.

The loss function in a typical ML model is a measure of how well the model is able to make predictions. The goal of the training process is to minimize this loss function, which is achieved by updating the model's parameters based on the gradients of the loss function with respect to those parameters.

During the early epochs of training, the model is usually far from optimal and the gradients are large, which allows for quick improvements in the loss. However, as the model gets closer to optimal, the gradients become smaller and it becomes harder to make further improvements. This leads to a curve that is convex in shape, where the rate of improvement decreases over time.

However, it's worth noting that not all loss vs epoch count curves will be perfectly convex. Depending on the architecture of the model, the size and quality of the training data, and the chosen hyperparameters, the curve may have various shapes, such as concave, saddle-shaped, or irregular. Therefore, it's important to carefully monitor the loss curve during training and make adjustments as needed to ensure that the model is learning effectively.