最適化手法

問題

鞍点に関する説明として、最も適切な選択肢を1つ選べ。

1. A. ある方向では最小のように見え、別の方向では最大のように見える点で、最適化を難しくすることがある
2. B. 損失関数が常に0になる点で、学習が必ず完了する
3. C. 分類問題で真陽性と真陰性だけを集計した表である
4. D. クラスタリングでデータを必ず2群に分ける中心点である

解説（正解: A）

正解はA。鞍点は、ある方向には谷の底のように見え、別の方向には山の頂上のように見える点である。高次元の最適化では、局所最適解だけでなく鞍点も学習を停滞させる要因になり得る。BからDは鞍点の説明として不適切である。