「あなたのニューラルネットワークに最適な最適化アルゴリズム」
あなたの美とファッションのスタイルを最適にする最新の美容＆ファッションテクニック
どのように選び、ニューラルネットワークのトレーニング時間を最小化するか。
どんな機械学習モデルの開発も、厳密な実験プロセスに従います。それはアイデア-実験-評価のサイクル
上記のサイクルは満足のいくパフォーマンスレベルが達成されるまで何度も繰り返されます。”実験”フェーズには、機械学習モデルのコーディングとトレーニングのステップの両方が含まれます。 モデルがより複雑になり、より大きなデータセットでトレーニングされるようになると、トレーニング時間は必然的に増加します。その結果、大規模な深層ニューラルネットワークのトレーニングは非常に遅くなることがあります。
データサイエンスの実践者にとって幸いなことに、トレーニングプロセスを加速するためのいくつかのテクニックが存在します。これには次のものが含まれます:
- 転移学習。
- グロロまたはヘー初期化などの重みの初期化。
- トレーニングデータのためのバッチ正規化。
- 信頼性のある活性化関数の選択。
- より高速な最適化アルゴリズムの使用。
私が指摘したすべてのテクニックは重要ですが、この記事では最後のポイントに重点を置きます。ニューラルネットワークのパラメータの最適化に関する複数のアルゴリズムを説明し、その利点と制限を強調します。
この記事の最後のセクションで、議論された最適化アルゴリズムの比較を表示する可視化を紹介します。
実装面において、この記事で使用されたすべてのコードは、このGitHubリポジトリでアクセスできます:
articles/NN-optimizer at main · andreoniriccardo/articles
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github.com
バッチ勾配降下法
伝統的に、バッチ勾配降下法はニューラルネットワークでのオプティマイザメソッドのデフォルトの選択肢とされています。
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