ディープラーニングでは設定が必要なハイパーパラメータが多数あり、それらはモデルのパフォーマンスとトレーニング プロセスに大きな影響を与える可能性があります。一般的なハイパーパラメータとその機能をいくつか示します。
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Learning Rate: パラメータ更新のステップ サイズを制御します。学習率が小さいほど、モデルはより安定して収束しますが、より多くのトレーニング時間が必要になる場合があります。学習率が大きいほど、収束は速くなりますが、不安定になったり、最適な解を逃したりする可能性があります。
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バッチ サイズ: 各反復でモデルに入力されるサンプルの数。バッチ サイズを大きくすると、トレーニング効率が向上しますが、モデルが極小値に陥ったり、最適解を逃したりする可能性もあります。バッチ サイズを小さくすると、モデルの一般化が向上しますが、トレーニング時間が長くなる可能性があります。
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反復数 (エポック): トレーニング データ セットが完全に走査された回数。反復回数が増えるとモデルはより完全に学習できますが、反復回数が多すぎると過剰適合につながる可能性があります。
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正則化パラメータ (正則化): モデルの複雑さを制御するために使用されます。正則化は、モデルの複雑さにペナルティを導入することで、過剰適合を軽減するのに役立ちます。一般的な正則化方法には、L1 正則化、L2 正則化などが含まれます。
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ネットワーク構造関連のハイパーパラメータ: 層の数、各層のニューロンの数、活性化関数の選択など。これらのハイパーパラメータは、モデルの表現力と複雑さに直接影響します。
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オプティマイザーパラメータ: 運動量、重量減衰などを含む。これらのパラメーターは、パラメーターが更新される方法と速度に影響を及ぼし、それによってモデルのトレーニング プロセスに影響を与えます。
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ドロップアウト パラメータ: ランダムな非アクティブ化 (ドロップアウト) の割合を制御するために使用されます。ドロップアウトは、過学習を軽減するのに役立つ正則化手法です。
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畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) におけるカーネル サイズ、ストライド サイズ、およびパディング方法。
上記は深層学習における一般的なハイパーパラメータの一部にすぎず、実際のアプリケーションでは特定の問題やモデルに応じて調整できます。ハイパーパラメーターを調整するには、実験と評価を繰り返して、モデルのパフォーマンスを向上させる最適な組み合わせを見つける必要があります。