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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、 その度にサンプリングが新たにランダムに行われる。 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」)

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