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-208

問題

学習率調整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. 学習率が大きすぎると、損失が発散することがある
  2. B. 学習率が小さすぎると、学習が遅くなることがある
  3. C. 学習率スケジューリングにより、学習の進行に応じて学習率を変えることがある
  4. D. 学習率はモデルの重みそのものであり、勾配によって通常のパラメータとして必ず直接更新される

解説(正解: D)

正解はD。学習率は、重みの更新幅を決めるハイパーパラメータであり、通常のモデル重みとは区別される。大きすぎれば不安定になり、小さすぎれば収束が遅くなるため、適切な調整が重要である。AからCは学習率に関する適切な説明である。

演習モードで解く 前の問題 次の問題