最適化手法

G検定 実践演習の問題です。解説付きで個別に学習できます。

ディープラーニングの概要 応用 ID: G-188

問題

局所最適解や鞍点への対処として、最も適切な選択肢を1つ選べ。

  1. A. 初期値、学習率、最適化手法、ミニバッチのノイズなどが探索経路に影響するため、これらを調整する
  2. B. モデルを訓練しなければ必ず大域最適解が得られる
  3. C. 活性化関数をすべて削除すれば、どんな非線形問題も必ず解ける
  4. D. 評価データを訓練に混ぜれば、汎化性能を正確に評価できる

解説(正解: A)

正解はA。非凸な最適化問題では、初期値、学習率、最適化手法、ミニバッチによる勾配の揺らぎなどが探索経路に影響する。局所最適解や鞍点で停滞しにくくするため、設定調整が重要である。

演習モードで解く 前の問題 次の問題