小小程序员
2021-05-15 22:29:39
収束（convergence）
一般的に言えば、収束とは通常、訓練中に達成される状態を指します。つまり、一定回数の反復の後、訓練損失と検証損失の各反復における変化が非常に小さいか、まったく変化しない状態です。言い換えると、現在のデータを使って追加の訓練を行ってもモデルが改善されない場合、モデルは収束状態に達したといえます。ディープラーニングでは、損失値が最終的に下降する前の複数回の反復で一定またはほぼ一定に保たれることがあり、一時的に収束の假象を形成します。
また、早期終了法も参照してください。
また、ボイド（Boyd）とヴァンデンバーグ（Vandenberghe）共同著書のConvex Optimization（『凸最適化』）も参照してください。
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機械学習は多分野にまたがる学問であり、確率論、統計学、近似理論および複雑なアルゴリズムに関する知識を包含しています。コンピュータをツールとして用い、人間の学習方法をリアルタイムで模倣することを目指すとともに、既存の内容を知識構造に分類して学習効率を効果的に向上させることを目指しています。
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