Go 最適化アルゴリズム - Qiita

最適化アルゴリズム 最適化アルゴリズムとは、機械学習に伴う損失をできるだけ少なくするための手法。 しかし、損失を完全にゼロにすることはほぼ不可能。 そこで、最適化アルゴリズムを用いて、損失を限りなくゼロに近づける努力がされている。 ※損失とは、機械学習を行う際の予測値と結果との差のこと。 Code Sample in Adam type Adam struct { // learning rate lr float64 // coefficients for moving averages of gradients (beta1, beta2) beta1, beta2 float64 // dictionary to store moving averages and squared moving averages of parameters m, v map[string][]floa