ニューラルネットワーク(３)
ニューラルネットワークは、入力されたデータを処理し、最終的な予測を出す仕組みを持っています。
本記事では、ハイパーパラメータ調整について中心に、記事を記載しました。
※１～７についてはニューラルネットワーク（１）（２）を参照。
7. ハイパーパラメータ調整（Hyperparameter Tuning）
ハイパーパラメータは、モデルが学習する際に手動で設定する必要があるパラメータです。これらの調整によって、モデルの性能を大きく左右することがあります。
主要なハイパーパラメータ
- 学習率（Learning Rate）：
- 学習率が高すぎると最適解に収束しない可能性がある。
- 学習率が低すぎると収束が遅くなる。
- バッチサイズ（Batch Size）：
- 一度に学習に使用するデータの数。
- 小さいとノイズの影響を受けやすく、大きいと計算コストが増加する。
- エポック数（Epochs）：
- データセットを何回繰り返して学習するか。
- 多すぎると過学習を引き起こす可能性がある。
- 正則化（Regularization）：
- 過学習を防ぐためにL1、L2正則化を適用。
- ドロップアウト率（Dropout Rate）：
- ニューロンの一部を無効化し、過学習を抑制。
ハイパーパラメータの最適化手法
- グリッドサーチ（Grid Search）：
- あらかじめ決めたパラメータの組み合わせを総当たりで探索。
- ランダムサーチ（Random Search）：
- ハイパーパラメータをランダムに選択しながら最適値を見つける。
- ベイズ最適化（Bayesian Optimization）：
- 過去の試行結果を元に最適なハイパーパラメータを探索。
8. まとめ
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| パラメータ | 重みとバイアスを調整して学習 |
| 伝播 | 順伝播で計算、誤差を取得 |
| 誤差逆伝播法 | 誤差を逆方向に伝え、パラメータを更新 |
| 勾配降下法 | 誤差を最小化するための最適化手法 |
| モデルの評価・調整 | 学習後のモデルの最適化 |
| ファインチューニング | 事前学習モデルを適応させ、新データで学習 |
| ハイパーパラメータ調整 | モデルの最適な学習設定を探索し、精度を向上させる |
ニューラルネットワークの学習には、データの伝播と誤差の調整、最適なハイパーパラメータの設定が重要な役割を果たします。次回は、より詳細な最適化手法について記事を作成する。