訓練データに対して最適化されすぎてしまう、という機械学習における最大の敵ともいえる、オーバーフィッティング。 解決策として、正則化が挙げられることについて、以前記述したことがある。 itisit.hateblo.jp これ以外にも方法はあり、その一つとして、…
機械学習では、モデルの予測値と実際の値との誤差をなくすことを目的に、誤差関数を定義し、最小化を行う。 この時の関数の最小化とは、偏微分を表すが、偏微分を求める方法として、勾配降下法が用いられる。 勾配降下法は、勾配(微分値)に沿って降りてい…
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