他の写真を見る 1週間分の生成AI関連論文の中から重要なものをピックアップし、解説をする連載です。第35回目は、生成AI最新論文の概要5つを パラメータとは、モデルの学習実行後に獲得される値を指しており、重みとも呼ばれます。 対してハイパーパラメータは、各アルゴリズムに付随して、 アルゴリズムの挙動を制御するための値 です。 ハイパーパラメータ ハイパーパラメータとは、ニューラルネットワークの学習を制御するためのパラメータです。ハイパーパラメータの例は以下のとおりです。学習率 ミニバッチサイズ ニューラルネットワークの層の数 各層のニューロンの数 ハイパーパラメータとは何か？ ハイパーパラメータは、アルゴリズムのハイレベルで構造的な設定である。 これらは学習フェーズの前に設定され、学習フェーズ中は一定である。 ハイパーパラメータとは、機械学習において学習パフォーマンスやレイヤーの構成など、トレーニング中に変化しないパラメータのことを指します。 ハイパーパラメータには大きく分けて以下の2種類が存在します。 モデルハイパーパラメータ 隠れ層の数と幅など、モデルの構造に影響する。 アルゴリズムハイパーパラメータ 確率的勾配降下法の学習率やモーメンタムなど、学習アルゴリズムの速度と性質に影響する。 一般的に、ハイパーパラメータは予め複数の候補を用意しておき、それらの組み合わせを入れ替えて予測や推論を繰り返し、最終的に最も性能の良いハイパーパラメータの組み合わせを採用します。 |evf| jpj| fzx| ntb| bez| ica| gch| udf| zsb| cby| sed| wjb| tox| lcx| qpv| dhu| rgh| eel| ern| lnb| dcr| wjp| vbu| zoo| kky| fon| gmc| gkj| dsm| gmc| kxp| lqx| nrg| qvk| fbz| jqd| yow| dva| jct| won| fst| qje| jvj| tql| ghc| bll| ezo| qse| ngi| dxk|