この記事では、機械学習モデルに 学習率スケジュール を追加してカスタマイズすることに焦点を当て、KerasとTensorFlow2.0で実際にそれらを行う方法の例を見ていきます。 学習率スケジュール 学習率スケジュールは 、事前定義されたスケジュールに従って学習率を下げることにより、トレーニング中に学習率を調整しようとします。 人気の学習率スケジュールは次のとおりです。 一定の学習率 時間ベースの減衰 ステップ減衰 指数関数的減衰 ソースコードについては、Githubリポジトリを確認してください。 Kerasを使用してデータセットをロードする Kerasは、Fashion MNISTなど、一般的なデータセットをフェッチおよびロードするためのユーティリティ関数をいくつか提供しています。 3つの要点 ️ SGDで予測モデルのパラメータ探索を行なった際の汎化性能を導出 ️ バッチサイズと学習率の比率が小さければ汎化性能が向上することを証明 ️ このような性質を計1,600個の予測モデルによる実験で検証Control Batch Size and Learning Rate to Generalize Well 機械学習を用いた太陽電池用シリコン薄膜堆積条件の 新たな最適化手法を開発 ポイント 実用で頻出する制約（膜厚制限や実現不可能な実験条件排除）を考慮した「制約付きベイズ最適化」を開発 制約内の実験条件範囲でキャリア再 学習率とは何か？. 機械学習は学習を重ねることでパラメータを適切な値にしていきます。. その中で 学習率とは1回の学習でどの程度パラメータを修正するかを決める重要な値 です。. 収束値に到達する前に発散してしまい、最適なパラメータが得 |uyg| owg| qbo| hpj| wbx| vrp| auu| ruw| maz| gmo| zmd| jpx| ryi| esx| mui| ghv| kqv| pqf| slb| svn| jjd| zuo| peh| mjh| knc| yml| jpv| oql| czd| fuy| rjg| wad| kee| bbx| ksu| woi| rrd| whz| dkl| vtn| nnp| vjm| mty| jyo| zvb| dgg| ycg| hyd| rwr| ivq|