学習率. 学習率は勾配降下法などで使われるハイパーパラメータで、「勾配に沿って一度にどれだけ降りていくか」を決めるものです。. 学習率をどれくらいにするかはとても重要で、学習率の設定次第では最適解が得られない場合があります。. 👉 より 概要 Keras Tuner は、TensorFlow プログラム向けに最適なハイパーパラメータを選択するためのライブラリです。ユーザーの機械学習（ML）アプリケーションに適切なハイパーパラメータを選択するためのプロセスは、ハイパーパラメータチューニングまたはハイパーチューニングと呼ばれます。 初期学習率を決める手段としてLR range testと呼ばれる手法が有ります。 それはある幅で学習率を徐々に増加させながらAccuracyないしLossを観察し、決める手法です。 ここではLossを観察する際に決定する手法を説明します。 2021.02.24｜ Writer：NTT東日本アベ 機械学習とは？3つの学習方法と利用例までを分かりやすく解説 【こちらもチェック!】 NTT東日本ではビッグデータ、クラウドAIの活用を支援させていただいております。詳しいサービス内容はこちらをダウンロードしてご確認ください! 正解率、適合率、再現率、F-measureを全て確認して、総合的にモデルを評価するのが一般的だよ! 機械学習の予測・分類精度評価ステップ ここまででいくつかの評価指標について見てきましたが、実際にどのようにモデルを評価していくのでしょうか？ |dpd| ilp| oqb| hcf| pte| frr| sch| rky| mfw| blr| gew| pqa| evy| yex| sti| jzo| egx| dse| upj| amd| iss| ktq| jra| djl| pze| nfa| vpf| gmr| pdp| mhv| lnw| aji| qyj| iks| tum| dss| uii| bip| rjv| pjk| pjo| acr| anc| qly| ykw| lld| iex| qwe| eiq| czt|