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学習率

学習率

学習率は勾配降下法などで使われるハイパーパラメータで、「勾配に沿って一度にどれだけ降りていくか」を決めるものです。

学習率をどれくらいにするかはとても重要で、学習率の設定次第では最適解が得られない場合があります。

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)
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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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