学習率の最適化 澁谷直樹 2022年11月15日 21:54 学習目標ディープラーニングの学習に用いられるアルゴリズムである勾配降下法を理解する。そして勾配降下法にはどのような課題があり、どうやって解決するかを理解する。勾配降下法勾配降下法の問題と改善キーワード:学習率、誤差関数、交差エントロピー、イテレーション、エポック、局所最適解、大域最適解、鞍点、プラトー、モーメンタム、AdaGrad、AdaDelta、RMSprop、ADAM、AdaBound、AMSBound、ハイパーパラメータ、ランダムサーチ、グリッドサーチ、確率的勾配降下法、最急降下法、バッチ学習、ミニバッチ学習、オンライン学習、データリーケージ ダウンロード copy ここから先は 6,567字 / 4画像 キカベン・読み放題 ¥1,000 / 月 初月無料 人工知能、機械学習、ディープラーニング関連の用語説明、研究論文の概要、プログラミングの具体例などの読み応えのある新しい記事が月に4−5本ほど追加されます。また、気になるAIニュースや日常の雑観などは随時公開しています。 メンバー限定の会員証が発行されます 活動期間に応じたバッジを表示 メンバー限定掲示板を閲覧できます メンバー特典記事を閲覧できます メンバー特典マガジンを閲覧できます このメンバーシップの詳細 ログイン #勾配降下法 #学習率 この記事が気に入ったらサポートをしてみませんか? 記事をサポート