学習率（Learning Rate）

学習率（Learning Rate）とは、機械学習や深層学習におけるモデルのパラメータ更新時に適用されるステップサイズを示すハイパーパラメータです。 具体的には、勾配降下法などの最適化アルゴリズムで、パラメータをどの程度調整するかを決める値であり、モデルの学習速度や収束の安定性に大きな影響を与えます。 学習率が大きすぎると、パラメータの更新が過剰となり、最適解を飛び越えてしまい収束しにくくなることがあります。 逆に小さすぎると、学習が非常に遅くなり、時間がかかりすぎたり局所最適解に陥ったりするリスクがあります。 効果的な学習率の設定には、以下のような手法が用いられます： • 固定学習率：一定の値を使い続けるシンプルな方法 • 学習率減衰（Learning Rate Decay）：学習が進むにつれて徐々に学習率を下げる方法 • 学習率スケジューラ（Scheduler）：訓練の段階に応じて動的に学習率を調整する仕組み • 適応的学習率手法：AdamやRMSpropなど、パラメータごとに最適な学習率を自動調整するアルゴリズム 適切な学習率の選択は、モデルの性能向上と効率的な学習を実現する上で不可欠であり、実験やチューニングの重要なポイントとなります。