macaronmilo https://blog.hatena.ne.jp/macaronmilo/ マイロのプログラミングブログ https://macaronmilo.hateblo.jp/ 以前、過学習について確認しようとしていましたが、その前に学習率について確認します。これまでのところマイロ将棋では、最適化手法としてSGD（確率的勾配降下法）を使用しています。ディープラーニングでは、教師データを元にパラメータの調整を行いますが、調整の仕方としていろいろな方法が考えられています。SGD（確率的勾配降下法）は調整の仕方としては基本的な方法です。マイロもあまり詳しくは理解できていませんが、教師データとの誤差が大きいほど教師データに近づくように大きくパラメータを調整するという方法です。違っていたらすみません。他の最適化手法としては、モーメンタムSGD、ADAM、RMSProp等があり、… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fmacaronmilo.hateblo.jp%2Fentry%2F2022%2F07%2F24%2F221320" title="マイロ将棋（20）学習率と誤差の減り方 - マイロのプログラミングブログ" class="embed-card embed-blogcard" scrolling="no" frameborder="0" style="display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;"></iframe> https://cdn-ak.f.st-hatena.com/images/fotolife/m/macaronmilo/20220724/20220724220952.png Hatena Blog https://hatena.blog 2022-07-24 22:13:20 rich https://macaronmilo.hateblo.jp/entry/2022/07/24/221320 1.0 100%