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RMSprop

RMSprop

RMSpropは最適化の手法の一つです。

この手法はAdaDeltaの次元を揃えるまでの手順と同じですが、それぞれの手法は別々に同時期に考案された手法です。AdaDeltaと同様に学習率が最終的に0に収束してしまうという点を解消しました。

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。 ニューラルネットワークにおけるパラメータの更新は勾配降下法を用いる。勾配降下方のアルゴリズムは複数あるが、最も一般的なのは確率的勾配降下法(SGD)である。そのほかにAdaGradというアルゴリズムがある。このアルゴリズムの学習が進むにつれて急速に学習率が低下するという問題を解決した(ア)というアルゴリズムもある。
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    ディープラーニングにおいては、鞍点問題等過学習への対策が考案されてきました。1990年代に考案されたのがモメンタムで、そこから、効率的手法がAdagrad、Adadelta、RMSprop、Adamといった具合に次々に考案され、新しいものほど効率化が進んでいます。 (参考: G検定公式テキスト 第2版 第5章 5-5 P183) (参考: G検定公式テキスト 第1版 P144-148)

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