最適化手法

問題

確率的勾配降下法（SGD）に関する説明として、最も不適切な選択肢を1つ選べ。

1. A. データの一部を使って勾配を近似し、パラメータを更新する
2. B. 全データを毎回使う方法に比べ、1回の更新計算を軽くできる
3. C. ミニバッチ学習と関連して使われることが多い
4. D. 損失関数や勾配を一切使わず、法律条文だけでモデルを更新する方法である

解説（正解: D）

正解はD。SGDは、訓練データの一部を使って勾配を計算または近似し、パラメータを更新する最適化手法である。全データを使うバッチ勾配降下法より1回の更新は軽くなり、ミニバッチ学習として広く使われる。Dは最適化手法として成立しない説明である。