問題 No.892
ニューラルネットワークの学習を効率化するため、手元のデータ全体を一度に計算するのではなく、一部のデータをランダムに抽出して小さな固まりを作り、その単位で勾配を計算しパラメータを更新する手法を【 】という。
【正解の解説】
ミニバッチ勾配降下法
ミニバッチ勾配降下法は、大きなデータを小さく区切ることで、効率的に学習を進める手法です。全体の傾向を掴みつつ、素早く何度もパラメータを更新できるバランスの良い方法です。
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【その他の選択肢の解説】
バッチ学習
バッチ学習は、手元にある全てのデータを一度に全て計算して学習する方法です。データが非常に多いと計算に膨大な時間がかかり、メモリも大量に消費します。
オンライン学習
オンライン学習は、新しいデータが入ってくるたびに、その都度少しずつ学習を進める方法です。常に最新の情報を学習し続けるサービスなどで利用されます。
最急降下法
最急降下法は、誤差が一番小さくなる方向へパラメータを少しずつ動かしていく考え方の総称です。ミニバッチ等の具体的なデータの扱い方とは別の概念です。