勾配降下法
term_id: gradient_descent
Category: basic_concepts
Definition
勾配降下法は、微分可能な関数の局所的最小値を見つけるための一階の反復最適化アルゴリズムです。機械学習では、モデルの重みを勾配の逆方向に更新して損失を最小化します。
Summary
モデルパラメータを調整して損失関数を最小化する反復最適化アルゴリズム。
Key Concepts
- 損失関数
- 学習率
- 最適化
- 逆伝播
Use Cases
- ディープニューラルネットワークのトレーニング
- 線形回帰のパラメータチューニング
- 画像認識モデルの最適化