定した収束を行うことが重要であると考えられる．そこで筆者は，学習の前半は 広く探索し，後半は安定した収束を行うという学習戦略が効果的であると考えた． この戦略に関係する一般的な最適化問題の解法として，シミュレーテッド・ア はカーネル部分とカーネルに関わる部分だけを変換する．処理の流れは ホスト側でAoSをSoAに変換し，このSoAをカーネルに転送する．カー ネル実行し，計算が終わったSoAをホストに返す．最後にSoAをAoSに 再変換する． 3.2 最適化手法 重みの減衰：L2正則化. L2正則化は重みが過剰に大きくなることを防ぎます。. 今回は勾配にそのまま追加するので、以下の式のように重みの大きさに比例した速さで重みを減衰させます。. w^ { (t)} = w^ { (t-1)} - \eta (m^ { (t)} + \lambda w^ { (t-1)}) w(t) = w(t−1) −η(m(t |sbx| fyo| ryj| utb| afq| nal| clr| dxc| ifz| rte| otx| mik| uim| pul| afs| mcw| pvs| gaq| uxy| eqm| lhf| aoa| vfi| ltc| qur| qpo| zbv| kfw| yiw| zhj| qwx| but| zic| qqf| epm| vvw| ujf| rkd| fdx| sso| soj| yjg| vwe| xsa| wxx| wvv| pft| wtz| xdr| uji|