以下の文章を読み,空欄(A)〜(C)に最もよく当てはまる選択肢を1つ選べ.
図のような形の関数を勾配降下法で最適化することを考える.このとき勾配がゼロとなる3点のうち★の点を(A), ☆の点を(B)という(★は関数の中で最小の値を取る地点).
●の地点から勾配に沿って探索をしていくと(B)に行き着き,そこで安定してしまう可能性がある.しかしより最小となる(A )に落ち着くことが望ましい.
考えられる対策として,学習率を大きくするアプローチがある.学習率とは,勾配に沿ってどれくらい進むかを調整する指標である.ここでは(B)の右の山を超えるほど大きい学習率を設定すれば(A)に落ち着くことが予想される.一方で学習率が過剰に大きければ(A)を飛び越えて探索し続ける.そのため適切なタイミングで学習率の値を小さくしていくこと が 必要となる.
学習率のように,学習前に人によって調整されるパラメータを(C)といい,クリッドサーチやランダ厶サーチによって探索される.
①(A)局所最適解 (B)大域最適解 （C)事前調整パラメータ
②(A)大域最適解 (B)局所最適解 （C)ハイパーパラメータ
③(A)大域最適解 (B)局所最適解 （C)事前調整パラメータ
④(A)局所最適解 (B)大域最適解 （C)ハイパーパラメータ
