概要
勾配降下法で、一度の更新でパラメータをどれだけ動かすかを決めるハイパーパラメータ。
詳しい解説
学習率(ラーニングレート)は、においてパラメータを一度にどれだけ更新するかを決める値です。大きすぎると最適解を飛び越えて発散し、小さすぎると学習が遅く局所解に留まりがちです。適切な学習率を見つけることは、モデル訓練の重要な調整項目(ハイパーパラメータ調整)のひとつです。
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具体例・活用シーン
歩幅のたとえ
谷底を目指す際の「一歩の大きさ」にあたります。大きすぎても小さすぎてもうまく谷底に着けません。
関連用語
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