学習率学習率

機械学習 (ML) では、学習率は、トレーニング中にモデル パラメーターが更新されるステップ サイズを決定するハイパーパラメーターです。これは最適化プロセスにおける重要な要素であり、モデルのパフォーマンスに大きな影響を与える可能性があります。

最適化メソッドがモデル パラメーターを更新するために必要なステップのサイズは、学習率によって決まります。学習率は通常、トレーニングを開始する前に選択されます。学習率が高すぎる場合、モデルのパラメーターの更新が速すぎる可能性があり、その結果、モデルが理想的な解を超え、不安定または振動的な動作を示す可能性があります。学習率が低すぎる場合、モデルのパラメーターの更新が遅すぎる可能性があり、収束が妨げられ、最適な結果を得るためにより多くのトレーニング反復が必要になる可能性があります。

機械学習モデルの学習率を決定するにはどうすればよいですか?

特定のモデルとデータセットの理想的な学習率を決定するのは難しい場合があり、そのプロセスには試行錯誤が必要になることがよくあります。一般的なアプローチは、さまざまな学習率を試し、各段階でモデルのパフォーマンスを評価して、最適な学習率を見つけることです。学習率スケジューリングなどの戦略を使用してトレーニング プロセス中に学習率を動的に調整することで、モデルの収束と最適化を強化できます。

適切な値を選択すると、モデルのパフォーマンスと収束に大きな影響を与える可能性があり、学習率は機械学習における重要なハイパーパラメーターになります。

参考文献

【1】https://encord.com/glossary/learning-rate-definition/