勾配

- モーメンタムとは 機械学習、特に深層学習では、膨大なデータを使って、まるで人間の脳のように情報を処理するモデルを作ります。このモデルの性能を最大限に引き出すためには、膨大な数の調整つまみ（パラメータ）を最適な値に設定する必要があります。しかし、このパラメータの調整は非常に困難であり、効率的な探索手法が求められます。 このパラメータ探索を効率的に行うための手法の一つとして、モーメンタムと呼ばれる方法があります。モーメンタムは、1990年代に提唱された最適化アルゴリズムの一種で、勾配降下法という基本的な手法を拡張したものです。 勾配降下法は、パラメータ空間において、最も急な坂道を下るようにパラメータを変化させていくことで、最適な値を見つけ出す方法です。しかし、この方法には、谷間のような平坦な領域に陥ると、最適な値にたどり着くまでに時間がかかってしまうという欠点があります。 そこで、モーメンタムは、パラメータの変化に「慣性」の概念を導入することで、この問題を解決しようとします。これは、まるでボールが坂道を転がり落ちるように、過去の変化の勢いを現在の変化に加えることで、平坦な領域でも速度を落とさずに探索を進めることができます。 このように、モーメンタムは、勾配降下法の弱点を克服し、より効率的に最適なパラメータを見つけ出すことができる強力な手法として、深層学習をはじめとする様々な機械学習の分野で広く利用されています。