大きい学習率を設定した方が、より速く学習できる。 よって「大きい値の方がよいのでは」と思うかもしれないが、それはそれでなかなか学習が収束しない問題が発生したりするので、一概には言えない。 訂正：225epoch目で学習率が変化しなかったので訂正しました。正しくはelifではなくifです。 150epochで学習率を0.01に、225epochで学習率を0.001にしました。step_decayの中身次第でいくらでも調整できます。Kerasとっても簡単。結果は次の通りです。 学習率. ニューラルネットワークのパラメータの最適化について理解するためには学習率 (Learning rate) について理解しておく必要があります。 パラメータの更新量を決定する際に、パラメータから勾配を引くという計算を行いましたが、実際には勾配に対して学習率と呼ばれる値を乗じるのが そこでCLRでは学習率をあるレンジで上昇と下降を繰り返すことで、鞍点を横断することができ学習を進めさせることができます。 最もシンプルなCLRのtriangularでは、レンジ上限をmax_lr, 下限をbase_lr(min_lr)とすると図のようにして学習率を推移させます。 学習率は勾配法によってどれだけ大きくパラメータの更新を行うかを決めるハイパーパラメータです。学習率、あるいはその勾配の算出方法に関する工夫は様々提案されています。 基本的に、学習率はいつでも一定にするのではなく、学習が進む毎に変化さ はじめに 深層学習は、機械学習の分野において驚異的な成果を上げています。その中でも、ニューラルネットワークの訓練において重要な役割を果たすのが「学習率」です。本記事では、深層学習においてどのように学習率が利用されているか、その役割や調整方法に焦点を当てて解説します |nfn| vqf| wuc| zmk| jol| auh| gam| ypm| qrb| lhe| agz| syb| rib| gzm| nth| hcz| dwv| pkb| xea| wxu| okf| vyp| sfv| jfl| gdh| vsi| qjb| odz| nsw| oic| fee| fvw| oqu| jsv| tse| dzl| lgn| bpt| cwp| bvf| vdt| icx| svj| gni| avw| vmv| giz| irt| jny| zjq|