問題番号: No.7 (しっかりモード)

機械学習モデルのパラメータ最適化において、データ全体の中で「滅多に出現しない非常に稀な特徴（勾配）」に対する学習を逃さず進めたい一方で、頻出する特徴に対しては過剰に過敏な更新を抑えたい。パラメータごとに過去の勾配に基づき自動で学習率を調整し、稀な勾配に対しては相対的に大きなステップで更新を行えるように設計された手法はどれか。