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学習係数

学習係数

学習係数とはパラメータの更新を制御する役割をもち、正の定数で表される係数です。

学習係数が大きいほどパラメータも大きくなり、一回で進む学習の度合いも増加します。よってパラメータが大きいほど処理回数は減少しますが、大きすぎると目的地を通り越してしまうといった問題も生じてしまいます。逆に小さいと処理回数が大幅に増えてしまい処理に時間がかかってしまうという問題も生じてしまう可能性があります。よって適切な学習係数を設定することがより良いモデルを制作する上で重要であると考えられます。

クイズ

以下の文章を読み、空欄(ア)~(ウ)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の重みは、勾配降下法によって更新される。(ア)は一度の更新量の大きさであり、(ア)が十分に小さければ、(イ)の増加に伴って誤差関数は確実に(ウ)する。
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    重みの更新量の大きさを定める定数を学習係数と言います。学習係数によって決まる割合を学習率と言います。ハイパーパラメータの一つです。学習係数が小さい場合、更新回数を多くすれば、いつかは極小点に到達できる(誤差関数を最小化させる)ことになります。ただし、学習係数が小さすぎると反復回数が増加し、学習にかかる時間が長くなってしまいます。学習係数の決定(学習率の決定)は学習における重要なポイントの一つです。 (参考: JDLA推薦図書「深層学習」 P23 - 27」)

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