機械学習モデルのハイパパラメータ最適化
The document discusses hyperparameter optimization in machine learning models. It introduces various hyperparameters that can affect model performance, and notes that as models become more complex, the number of hyperparameters increases, making manual tuning difficult. It formulates hyperparameter optimization as a black-box optimization problem to minimize validation loss and discusses challenge
ハイパーパラメータ自動調整いろいろ - Qiita
Kerasでハイパーパラメータの自動調整いろいろ ディープラーニングを使う際の大きな課題の一つがハイパーパラメータのチューニングです。 ニューラルネットワークのニューロン数やドロップ率、ラーニング率といったパラメータを調整し、より良いモデルを作る必要があります。 どのパラメータ値が良いのかは先例や経験から決めることができますが、始めてのモデルを使う場合は、やはりパラメータのチューニングをしなければなりません。 ハイパーパラメータ・チューニングの方法は手動調整と自動調整があります。 手動でパラメータを試していくよりも、やはり自動調整でパラメータを探索していくほうが便利です。 パラメータ自動調整の方法 ニューラルネットワークに限りませんが、機械学習のパラメータ調整を行う方法は多種多様にあります。以下に例を挙げます。 ランダム・サーチ RandomizedSearchCV： ランダムにパラメータ
最急降下法
最急降下法 戻る ニューラル関連の学習則は，この方法を使っていることが多い．バックプロパゲーションだって最急降下法だし，ホップフィールドモデルだって最急降下法を使ってる． エネルギー関数最小化（または最大化）を目的とする問題では，パラメータ逐次更新の方法として最急降下法を使うのが常套手段だ．理屈さえ分かれば，それほど難しい話ではないからね． 最急降下法： まず最小化（または最大化）すべき基準となる，ある関数が与えられているとする．この関数を最小化（または最大化）するようなを求めるのが目的なのだが，まずに適当な初期値を与え，次のような方法でを逐次更新していく． （を最小化する場合） （を最大化する場合） ここでは 1 より小さな正の値とする． で，なんでこの方法で関数を最小化（または最大化）できるのかというと，図で説明するとこんな感じになる（最小化に関して説明する）．
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