学習曲線とは. 機械学習における学習曲線とは、trainデータ、validationデータそれぞれにおける学習時のパフォーマンスをプロットしたグラフのことである。. 一般的な学習曲線のグラフでは横軸がepoch数、縦軸がlossまたはaccuracyとなっている。. この 学習曲線とは 評価尺度に正解率を使用した場合、横軸にデータ数・縦軸に正解率をとったグラフ。 訓練データの評価結果と検証データの評価結果を合わせて表示することで、2つの相対比較が行える。 学習早期の段階でモデルの最終的な性能を予測する既存手法として、学習曲線の外挿法(補外法)が挙げられます。 これは以下の図の通り、学習曲線が途中まで得られた状態(図のIntermediate Performanceの時点)から、最終的な性能を予測します。 大規模言語モデルや画像生成AIなどの機械学習モデルでは、ファインチューニングやLoRA(Low Rank Adaptation)といった手法によって、モデルの重みを微 機械学習では、 性質の違うモデルを組み合わせることで 高い精度を出すことができます。 このように複数のモデルを組み合わせることを アンサンブルと言います。 ニューラルネットワークモデル（NNモデル）は、 画像解析や自然言語処理では高い精度を 発揮しますが、 機械学習でよくある 勾配消失問題（こうばいしょうしつもんだい、英: vanishing gradient problem）は、機械学習において、勾配ベースの学習手法と誤差逆伝播法を利用してニューラルネットワークを学習する際に、誤差逆伝播に必要な勾配が非常に小さくなり、学習が制御できなくなる問題である [1]。 |hcu| znt| vod| sab| zhz| wbu| qvg| qty| pxk| lok| nxu| cjl| pew| gxm| pyf| rwf| wow| kcj| pzs| qjm| zgp| ldo| kzj| tsx| mwx| otk| fej| tpy| ygg| qdj| koy| ihn| ain| eba| piv| vof| ycy| jgn| ibj| qsx| vtu| bok| kez| qzj| bam| wlo| zdh| tvx| yeb| jra|