確率的勾配降下法
確率的勾配降下法
確率的勾配降下法とは、最急降下法の一種で、ランダムなデータ一つのみで勾配を求め、パラメータの更新をしていく作業をデータの数だけ行う方法です。
最急降下法では全てのデータを毎回使用するため、局所解に陥ってしまう可能性がありましたが、確率的勾配降下法では一度局所解に陥ってしまっても次のデータはランダムであるため、脱出が可能であるという利点があります。また、一つのみの損失を考慮するため、計算量も少なく済みます。
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｡
深層学習や機械学習では訓練データの中からランダムに取り出した一部のデータのみを学習に用いるという手法がしばしば使われる。また、この過程は繰り返され､ その度にランダムにサンプリングは新たに行われる｡ このような手法は（ア）と呼ばれる。
（参考: JDLA推薦図書「深層学習」 P23 – 27」）
特別割引クーポンのお知らせ
＜人工知能基礎＆G検定実践問題集＞
・クーポン：aibgt220920-2bso
・有効期間：2022年10月21日（金）
＊使い方：以下バナーより「購入する」に進んでいただき、左下のクーポン欄にご記入、適用してください。
＜G検定実践トレーニング＞
・クーポン：gt220920-1dao
・有効期間：2022年10月21日（金）
＊使い方：以下バナーより「購入する」に進んでいただき、左下のクーポン欄にご記入、適用してください。
