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AMSBound

AMSBound

AMSBoundは、AMSGradにおける学習率に上限と下限を加えようとしたものです。

機械学習の最適化手法に関して、Adamは初期の学習が早いもののなかなか収束しない可能性があるという欠点を抱えていました。これを解決しようとした手法がAMSGradですが、大きすぎる学習率を抑制した一方、小さすぎる学習率が問題となりAdamとほぼ同程度の精度になってしまいました。ちなみに、Adamに同じような制限を加えたものがAdaBoundです。

クイズ

最適化の手法のひとつにAMSBoundがあるが、この手法について述べた文章のうち、最も適切な選択肢を一つ選べ。
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    AMSBoundはAMSGradにおける学習率に上限と下限を設けることによってAMSGradとSGDのいいとこ取りをしたようなモデルです。選択肢1はAMSGradの説明で、この手法では小さな学習率が問題となり、結局Adamと同程度の精度しか実現出来ませんでした。

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