局所最適解

機械学習は、まるで人間のようにコンピュータに学習させる技術ですが、その学習過程で非常に重要なのが「モデル学習」です。このモデル学習において、最も精度が高い結果を得るためには、最適なパラメータを見つけることが不可欠となります。パラメータとは、モデルの動作を調整するツマミのようなもので、このツマミの調整次第でモデルの性能が大きく変わってきます。 このパラメータ探索によく用いられる手法の一つに「勾配降下法」があります。勾配降下法は、パラメータ空間を、山や谷が存在する地形だと見立てて最適なパラメータを探す手法です。 具体的には、まず現在の場所から勾配、つまり坂の傾きを計算します。そして、その傾きが最も急な方向に沿って、少しずつパラメータを更新していきます。この動作を繰り返すことで、最終的には谷底、すなわち損失関数の値が最小となる最適なパラメータに到達することを目指します。 イメージとしては、山の頂上から出発して、最も急な斜面を下っていくことに似ています。勾配降下法は、このように直感的に理解しやすい手法でありながら、多くの機械学習の場面で有効な最適化手法として広く活用されています。