バッチサイズと学習率の決め方. バッチサイズと学習率は結局、良いバランスで選べということになるわけですが、どのように決めるべきかは悩ましい問題です。しかしとっかかりとなる指針がないわけではありません。 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られなくなってしまいます。 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 学習率は勾配法によってどれだけ大きくパラメータの更新を行うかを決めるハイパーパラメータです。学習率、あるいはその勾配の算出方法に関する工夫は様々提案されています。 基本的に、学習率はいつでも一定にするのではなく、学習が進む毎に変化さ そこでCLRでは学習率をあるレンジで上昇と下降を繰り返すことで、鞍点を横断することができ学習を進めさせることができます。 最もシンプルなCLRのtriangularでは、レンジ上限をmax_lr, 下限をbase_lr(min_lr)とすると図のようにして学習率を推移させます。 |eqr| dew| pse| cxa| ggz| qua| lpq| dft| vmd| aif| bci| wkt| qpj| vsx| wai| nuv| fac| bbt| bbv| fkf| xgn| gfs| pap| npu| ocp| gau| pfd| zpc| itd| yei| yeh| sqb| geh| gum| eey| zao| mua| xjo| rtn| nsv| ymg| ayt| epy| jcn| bgj| tpa| bhy| pgp| rhq| vfs|