バッチサイズの設定
LSTM のバッチ サイズは、トレーニング データセットのサイズとコンピューティング リソースの制限に従って決定できます。一般に、バッチ サイズが大きいほどトレーニングは速くなりますが、オーバーフィッティングやメモリ制限が発生する可能性があります。バッチ サイズが小さいとトレーニングは遅くなりますが、データセットが大きくなりメモリ制約が厳しくなると、より安定します。実際には、さまざまなバッチ サイズを試してみることで、最適なバッチ サイズを見つけることができます。一般的なアプローチは、小さいバッチ サイズから開始し、パフォーマンスとメモリのバランスに達するまでバッチ サイズを徐々に大きくすることです。また、最適なパフォーマンスを得るためにトレーニング中にバッチ サイズを自動的に調整する学習率スケジューラなどの動的なバッチ サイズ調整手法を使用することも検討してください。
学習率の設定
学習率とは、パラメーターが更新されるたびにモデル パラメーターが調整される大きさを指します。学習率が大きいほど、モデルパラメータの更新範囲が広くなり、モデルの学習速度が速くなります。ただし、学習率が大きすぎると、モデルが不安定になったり、収束に失敗したりする可能性があり、学習率が小さすぎると、モデルのトレーニング速度が遅くなったり、収束に失敗したりする可能性があります。
実際には、さまざまな学習率を繰り返し実験することで、最適な学習率を見つけることができます。一般に、初期学習率は 0.001 や 0.01 などの小さな値に設定し、モデルのトレーニング状況に応じて調整できます。モデルの損失関数がゆっくり減少するか振動している場合には、学習率を適切に増加させることができ、モデルの損失関数が不安定であるか振動している場合には、学習率を適切に減少させることができます。
反復回数の設定
反復数は、モデルをトレーニングするために必要な更新パラメーターの数を指します。一般に、反復回数が多いほど、モデルのトレーニング効果は高くなります。ただし、反復が多すぎるとモデルの過剰適合につながり、モデルのトレーニング時間とコンピューティング リソースの消費量が増加します。
実際には、さまざまな反復を実験することで最適な反復回数を見つけることができます。一般的に使用される方法は、早期停止方法を使用することです。つまり、モデルのトレーニング プロセス中に、トレーニング セットと検証セットの損失関数が同時に記録されます。検証セットの損失関数が上昇し始めると、 、モデルの過学習を避けるためにトレーニングが停止されます。あるいは、相互検証を使用して、最適な反復回数を決定することもできます。