オプティマイザ（Optimizer）

オプティマイザ（Optimizer）とは、機械学習や深層学習において、モデルのパラメータ（重みやバイアス）を最適化するために使われるアルゴリズムや手法のことです。 モデルの学習過程で損失関数（Loss Function）を最小化するようにパラメータを調整し、予測精度を高める役割を担います。 代表的なオプティマイザには以下があります： • 確率的勾配降下法（SGD：Stochastic Gradient Descent）  基本的な勾配降下法で、単純かつ効率的なパラメータ更新手法 • Momentum  過去の勾配の影響を加味し、学習を加速かつ安定化する手法 • AdaGrad  頻繁に更新されるパラメータの学習率を自動調整する手法 • RMSprop  AdaGradの改良版で、学習率を動的に調整しながら安定的に収束を促す • Adam（Adaptive Moment Estimation）  MomentumとRMSpropの利点を組み合わせた最も広く使われる手法で、多くのタスクで高い性能を示す オプティマイザは、学習速度や収束の安定性、最終的なモデルの性能に大きな影響を与える重要なハイパーパラメータです。 適切なオプティマイザの選択とチューニングが、効率的なモデル学習の鍵となります。 また、オプティマイザはニューラルネットワークだけでなく、一般的な機械学習モデルの訓練にも広く利用されています。