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AdaBound

AdaBound

ADABoundはADAMとモーメンタムを掛け合わせたような性能を誇る最適化アルゴリズムです。

主な特徴としては学習率をクリッピングという手法で上限と下限を定めることによって最初はADAMのように学習の速さを実現し、最終的にはモーメンタムのような汎化能力を発揮することができます。

クイズ

機械学習において学習率の設定は学習の進行速度やモデルの最適化に関わる重要な課題である。学習率の上限と下限を動的に定めた手法にAdaBoundがあるが、この手法の説明として最も適切な選択肢を一つ選べ。
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    Adamは学習初期の収束の速さが強みであり、SGDは学習の速さはAdamに負けるものの最適化における汎化能力が強みです。学習の前半と後半でこの二つの手法を徐々に使い分けていくことで、良いとこ取りをしようというのがAdaBoundの発想です。

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