はじめに
G検定の学習では、深層学習や機械学習の専門用語を正しく理解し、試験問題で迷わず回答できることが重要です。
しかし「Contrastive Loss（コントラスト損失）」や「Triplet Loss（トリプレット損失）」のような距離学習に関する損失関数は、定義や違いを覚えにくい分野です。
そこで本記事では、AIを活用して楽曲を制作し、音楽のリズムに合わせて効率的に記憶する学習方法を紹介します。
AIを活用した楽曲制作
本楽曲は、歌詞の生成に生成AI（ChatGPT）、作曲にAI作曲ツール（Suno AI）を使用しています。
音楽スタイルはアップテンポな教育ポップスを採用し、リズム感を活かした学習効果を狙いました。
タイトル・歌詞の紹介
曲タイトル
Contrastive・Triplet Loss覚えうた
歌詞
Contrastive LossとTriplet Loss 距離学習の損失関数
埋め込み空間で類似度判断 同一は近づけ 異なれば離す
Contrastive Lossはペア入力 ラベルに基づき距離を直接評価
同一か否かで損失計算 距離を小さく 異なれば大きく
Triplet Lossは3点評価 要素はアンカー ポジティブ ネガティブ
アンカーとネガティブをマージン以上 アンカーとポジティブより離すよう学習
コントラストはラベルで評価 トリプレットは順位で評価
同クラスを密に 異クラスは疎に 埋め込み空間の類似度使う
Contrastive LossとTriplet Loss 距離学習の損失関数
アンカー ポジティブ ネガティブ要素 マージン以上に離すよう学習
楽曲の視聴
- youtube
歌詞の解説
全体の理解
どちらも距離学習で使う損失関数です。
モデルの出力は確率ではなくベクトル（埋め込み）で、ベクトル間の距離を学習に利用します。
距離が小さいほど似ている、距離が大きいほど異なると解釈します。
Contrastive Loss（コントラスト損失）の部分
Contrastive Lossは2つの入力（ペア）を扱います。
同じクラスなら距離を縮め、異なるクラスなら距離を広げます。
異なるクラスの場合は、最低限あけておきたい差（マージン）を設けます。
判断は「同じか違うか」というラベルに基づく直接の距離評価です。
Triplet Loss（トリプレット損失）の部分
Triplet Lossは3つのデータ（アンカー、ポジティブ、ネガティブ）を扱います。
アンカーは基準、ポジティブは同じクラス、ネガティブは異なるクラスです。
アンカーに対してポジティブは近く、ネガティブは遠くなるように学習します。
さらに、ネガティブはポジティブよりもマージン以上遠くなるようにします。
Tripletもラベルを利用してA/P/Nを選びますが、評価するのは「相対的な距離関係」です。
共通の狙い
埋め込み空間では、同じクラスを密に、異なるクラスを疎に配置することを目指します。
これにより、類似検索や認証などでクラスの分離が明確になります。
（任意で数式表現を確認したい人向け）
Tripletの条件は次のように表せます。
\(d(A,P)+\text{margin}<d(A,N)\)楽曲に込めたメッセージ
この曲は「試験に出る重要な定義を、音楽に合わせて覚えやすくする」ことを目的としています。
特にG検定では、Contrastive LossとTriplet Lossの違いを問う問題が出題される可能性が高いため、歌詞をそのまま覚えることで迷わず回答できるよう工夫しました。
まとめ
本記事では、G検定対策に向けて制作した「Contrastive・Triplet Loss覚えうた」を紹介しました。
AIを活用することで、難解な定義も楽しくリズムに乗せて暗記できます。
ぜひYouTubeやSuno AIで楽曲を聴きながら、効率的に用語を定着させてください。
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