大域最適解

大域最適解は勾配降下法における本当の最適解のことを言います。
大域最適解に行き着くためには学習率を大きくするなどの工夫が必要になります。

クイズ

以下の文章を読み､空欄(ア)~(イ)の組み合わせに最もよく当てはまる選択肢を1つ選べ。ネットワークの学習において学習率の調整は重要である。大域的最小解に収束している際、学習率が（ア）と収束は速くなるが発散してしまいやすく、逆に（イ）と収束は遅いが最適解に収束しやすくなる。（参考: G検定公式テキスト P144 – 148）

（ア）大きい（イ）大きい
（ア）大きい（イ）小さい
（ア）小さい（イ）大きい
（ア）小さい（イ）小さい

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学習率を大きくすると、局所最適解を超えて大域最適解を探索することができますが、一方で最適解を飛び越えて探索し続けてしまうという問題もあります。また、学習率が小さいと最適解に収束するまで時間がかかります。ディープラーニングでは学習率をどのように設定するか重要になります。（参考: G検定公式テキスト第2版第5章 5-5 P181-183) （参考: G検定公式テキスト第1版 P144 - 148）

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