最急降下法

-学習率とは何か?- 学習率は、機械学習アルゴリズムにおけるハイパーパラメータであり、ニューラルネットワークが新しい情報からどれほど早く学習するかを制御します。正確に言えば、学習率は勾配降下法によって更新されるモデルの重みへの変更量を決定します。 学習率が高いと、アルゴリズムは新しい情報からより大きく学習し、学習プロセスを迅速化できます。ただし、学習率が高すぎると、アルゴリズムは最適な解を見逃したり、不安定になったりする場合があります。逆に、学習率が低いと、アルゴリズムは新しい情報からよりゆっくり学習し、学習プロセスが遅くなります。ただし、学習率が低すぎると、アルゴリズムが最適な解に到達できない可能性があります。 適切な学習率を選択することは、機械学習モデルの性能を最適化するために不可欠です。学習率は、データセット、モデルのアーキテクチャ、タスクに応じて調整する必要があります。適切な学習率を見つけるには、通常、交差検証などのハイパーパラメータチューニング手法が使用されます。

確率的勾配降下法は、大規模なデータセットを扱った最適化問題を解くために用いられる反復的なアルゴリズムです。 勾配降下法と同様、確率的勾配降下法も損失関数の傾きを計算してパラメータを更新しますが、毎回すべてのデータポイントを使用するのではなく、データセットからランダムにサンプリングした小さなバッチを使用します。 このアプローチにより、大規模データセットに対する計算コストを大幅に削減できます。