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ニューラルネッワークのハイパーパラメータ最適化方法について Part1〜学習率〜 - Qiita
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ニューラルネットのハイパーパラメータを最適化する方法について、Pythonモデルで試行錯誤しながら私な... ニューラルネットのハイパーパラメータを最適化する方法について、Pythonモデルで試行錯誤しながら私なりの考えをまとめていこうと思っています。動作理解もかねているのでライブラリを使わずPythonだけで書いています。ハイパーパラメータの種類によっては層を深くしたディープニューラルネットモデルを扱うパートもあります。 使用したPythonモデルは公開しているのでアドバイスや間違いがあれば教えてください。 ハイパーパラメータとは 学習前に設定する以下のようなもので、学習で自動調整するパラメータ(重み、バイアス)とは区別しています。 学習率 ← Part1 重み初期値(±1, Xavier, Gaussian, He)← Part2 活性化関数(Sigmoid,Tanh, ReLU)← Part3 一括重み更新、逐次的重み更新、ミニバッチ処理 ← Part4 レイヤー数、ニューロン数 ← Par