解答:
② (A)大域最適解 (B)局所最適解 (C)ハイパーパラメータ
理由:
- (A) 大域最適解:関数の中で最小の値を取る地点、つまり全体の最小値を取る点です。
- (B) 局所最適解:ある範囲内で最小の値を取るが、全体の最小値ではない点です。
- (C) ハイパーパラメータ:学習前に人によって調整されるパラメータです。学習率などがこれに該当します。
クリッドサーチやランダムサーチは、ハイパーパラメータの最適値を見つけるための探索手法です。
解答:
② (A)大域最適解 (B)局所最適解 (C)ハイパーパラメータ
理由:
クリッドサーチやランダムサーチは、ハイパーパラメータの最適値を見つけるための探索手法です。