最適化手法

問題

ハイパーパラメータ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. 学習率、バッチサイズ、正則化係数などはハイパーパラメータの例である
2. B. モデルの学習前に設定し、検証結果を見ながら調整することがある
3. C. ハイパーパラメータの選び方は、モデル性能や学習の安定性に影響する
4. D. ハイパーパラメータは正解ラベルそのものであり、モデルの設定とは無関係である

解説（正解: D）

正解はD。ハイパーパラメータは、学習率、バッチサイズ、正則化係数、層数など、学習の前に設定する値である。モデルの重みのように通常の学習で直接更新されるパラメータとは区別される。適切なハイパーパラメータ設定は、性能や学習の安定性に大きく影響する。