AdaGrad
AdaGrad
AdaGradは最適化の手法の一つです。
この手法では学習係数を調整しながら学習を行います。確率的勾配降下法と違う点としては過去の勾配の２乗和を記録するという点です(更新式におけるh)。この２乗和は単調増加するため、学習係数が結果的に小さくなり、最終的には更新の度合いは0に近づきます。
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クイズ
以下の文章を読み、空欄（ア）に最もよく当てはまる選択肢を1つ選べ。
ニューラルネットワークにおけるパラメータの更新は勾配降下法を用いる。勾配降下方のアルゴリズムは複数あるが、最も一般的なのは確率的勾配降下法（SGD）である。そのほかに更新量が自動的に調整され、学習が進むと学習率が小さくなるというアルゴリズムで（ア）と呼ばれるものがある。
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- 解説を見るディープラーニングにおいては、鞍点問題等過学習への対策が考案されてきました。1990年代に考案されたのがモメンタムで、そこから、効率的手法がAdagrad、Adadelta、RMSprop、Adamといった具合に次々に考案され、新しいものほど効率化が進んでいます。
（参考: G検定公式テキスト 第2版 第5章 5-5 P183)
（参考: G検定公式テキスト 第1版 P144-148）👉G検定の受験対策は約1,000問収録の「G検定実践トレーニング」へ
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