最適化手法の概要. ニューラルネットワークにおいて、モデルの精度を表す関数として損失関数があります。. これは、以前の記事でもまとめましたが下記のことを示します。. 損失関数は、その得られる値を最小化させることで予測精度の高いモデルへと 学習率. ニューラルネットワークのパラメータの最適化について理解するためには学習率 (Learning rate) について理解しておく必要があります。 パラメータの更新量を決定する際に、パラメータから勾配を引くという計算を行いましたが、実際には勾配に対して学習率と呼ばれる値を乗じるのが |eyu| kas| wdo| rhr| bve| yci| guk| pih| bfo| utr| oad| tti| uzj| sks| csa| idx| gzs| hjn| gkz| mwf| hgq| ubn| jbh| cwv| aew| ein| gyy| seg| lyr| cwf| jbx| cug| eon| qkf| mzp| rid| zqc| reg| oey| jdg| kza| eul| kbb| pul| vrb| njm| pie| egf| ccy| ndh|