ハイパーパラメータの調整：ニューラルネットワーク入門

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ニューラルネットワークの「学習」と「訓練」をハイパーパラメータの調整によって向上させる方法

背景

前回の記事では、ニューラルネットワークがデータを予測し学習する方法について説明しました。これには2つのプロセスが関与しており、フォワードパスとバックワードパス、またはバックプロパゲーションとしても知られています。詳細はこちらで学ぶことができます：

フォワードパス＆バックプロパゲーション：ニューラルネットワーク101

PyTorchを使用して、ニューラルネットワークがデータのパターンを「トレーニング」および「学習」する方法を手で説明する

towardsdatascience.com

本記事では、この「学習」と「訓練」プロセスを最適化してモデルの性能を向上させる方法について掘り下げていきます。カバーする範囲は、計算の改善とハイパーパラメータのチューニング、そしてそれをPyTorchで実装する方法です！

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しかし、その前に、ニューラルネットワークの基礎をさらっと思い出しましょう！

クイック復習：ニューラルネットワークとは何ですか？

ニューラルネットワークは、一連の入力を対応する出力にマップするための「適切な」関数を見つけようとする大規模な数学的表現です。以下はニューラルネットワークの例です：

各隠れ層ニューロンは、以下の計算を行います：

• 入力：これはデータセットの特徴です。
• 重み：入力をスケーリングする係数です。アルゴリズムの目標は、勾配降下法を通じて最適な係数を見つけることです。
• 線形重み付き和：入力と重みの積を合計し、バイアス/オフセット項 bを加えます。
• 隠れ層：データセット内のパターンを学習するために複数のニューロンが格納されます。上付き文字は層を、下付き文字はその層のニューロンの数を示しています。

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