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データの正規化・重みの初期化

ディープラーニングの概要 更なるテクニック データの正規化・重みの初期化

データの正規化・重みの初期化

データの正規化とはデータの前処理として全ての値を0から1の範囲に変換することを指し、重みの初期化とはモデルの重さに偏りが生じないように学習前に正規分布で初期化することを指します。

例えば、賃貸の広さと築年数から家賃を推測する場合、「平方メートル」と「年数」といったスケールの異なる二つの単位が存在していることになります。これはモデルの学習精度を悪化させるため、正規化によってその範囲を統一します。また、重みは初期値によっては特定のノードが不活性になる、または活性化しすぎるといった悪影響が生じるため学習の前準備として初期化を行います。

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。 より効率的に学習が行えるようにするために、学習に用いるデータ全体を一定のルールに基づいて変形・調整する処理を(ア)と呼ぶ 。
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    データ全体を調整し、効率的に学習できるようにすることを正規化と言います。例えば、各特徴量を決まった範囲の値に変換することで特徴量間のスケールを合わせることが出来ます。 (参考: G検定公式テキスト 第2版 第5章 5-6 P187) (参考:G検定公式テキスト 第1版 P151 - 152)

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