ディープラーニングの技術・最適化No.106 / 293
早期終了
検証用のデータでの誤差が増え始めたら学習を止めて、過学習を防ぐ方法(アーリーストッピング)。
確認問題
次の説明に当てはまる用語はどれか。
AdaGrad の、学習率が小さくなりすぎる弱点を、最近の勾配を重く見ることで改良した方法。AdaDelta も同じ目的の改良。
ディープラーニングの技術・最適化No.106 / 293
検証用のデータでの誤差が増え始めたら学習を止めて、過学習を防ぐ方法(アーリーストッピング)。
次の説明に当てはまる用語はどれか。
AdaGrad の、学習率が小さくなりすぎる弱点を、最近の勾配を重く見ることで改良した方法。AdaDelta も同じ目的の改良。