用語比較
固定の学習率と学習率の減衰の違い（G検定）
違いは、学習の途中で学習率を変えるかどうかです。固定の学習率は、最初から最後まで同じ値で重みを更新します。学習率の減衰は、学習が進むにつれて値を小さくしていきます。
学習率はG検定のシラバスのキーワードです。ミニバッチを使う確率的勾配降下法では、最小値の近くでもノイズが残るため、学習率を徐々に下げる必要があると、教科書『Deep Learning』は述べます。
この記事の根拠と出典
各セクションの見出しの下に、公式資料で確認した内容か編集部の整理かをラベルで示しています。 試験日・料金・申込条件・試験方式は変わることがあるため、申込前に公式サイトで確認してください。
固定の学習率と学習率の減衰の要点
固定の学習率
学習の最初から最後まで同じ値を使う。全データで勾配を出すバッチ勾配降下法では、最小値に近づくと真の勾配が小さくなって0になるため、固定の学習率でよいと教科書は述べる。
学習率の減衰
反復回数に応じて学習率を小さくする。教科書は、実際には学習率を徐々に下げる必要があるとし、よく使う形として、反復τ回まで線形に下げ、それ以降は一定にする方法を挙げる。
違いを表で確認
| 比較軸 | 固定の学習率 | 学習率の減衰 |
|---|---|---|
| 値の扱い | 学習の間ずっと同じ値 | 反復の回数に応じて小さくなる |
| 主に想定される場面 | 全データで勾配を出すバッチ勾配降下法 | ミニバッチで勾配を見積もる確率的勾配降下法 |
| 最小値の近くでの動き | バッチ勾配降下法では、真の勾配が小さくなるので更新も小さくなる | ミニバッチの勾配の見積もりにノイズが残るため、学習率を下げて更新の幅を小さくする |
| 決める値 | 学習率1つ | 最初の学習率、最後の学習率、下げ終わる反復の回数（線形の場合） |
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どこで迷っているかを切り分ける
学習率とバッチサイズを混ぜてしまう人
学習率は1回の更新で重みをどれだけ動かすかの大きさです。バッチサイズは1回の更新に使うデータの数です。減衰の話では、動かす大きさのほうを時間とともに小さくします。
SGDやAdamの違いと混ぜる人
SGD、モーメンタム、Adamは更新の式の違いです。学習率の減衰は、どの更新式を使うかとは別に、学習率の値を時間で変えるかどうかの話です。
ハイパーパラメータの区別を整理したい人
学習率は学習の前に人が決めるハイパーパラメータです。減衰を使う場合は、最初の値や下げ終わる反復の回数も人が決める値になります。
具体例で使い分ける
例 1
線形に下げる学習率の手計算
架空の設定です。最初の学習率を0.1、最後の学習率を0.001、下げ終わる反復の回数τを100とします。
- 教科書の式は、反復kでの学習率 = (1−α)×最初の値 + α×最後の値、α = k/τ です。k=50ならα=0.5なので、0.5×0.1 + 0.5×0.001 = 0.0505になります。
- k=100でα=1になり、学習率は0.001です。τを過ぎたあとは一定にするのが一般的なので、k=200でも0.001のままです。
結論: 学習率は、0.1から0.0505、0.001へと直線的に下がり、その後は一定になります。
例 2
ミニバッチで最小値の近くを動く
ミニバッチの勾配を使って重みを更新している学習が、損失の小さい場所に近づいた場面です。
- ミニバッチの勾配は、訓練データから抜き出した一部の例で見積もるため、抜き出す例によってぶれます。このノイズは、最小値に着いても消えません。
- 学習率が大きいままだと、ぶれた勾配に合わせて重みも大きく動きます。学習率を下げると、同じぶれでも重みの動きが小さくなります。
結論: ミニバッチ法で学習率を下げる理由は、最小値の近くでも残るノイズの影響を小さくするためです。
問題文から答えを選ぶ手順
- 1
勾配を何で出すかを見る
全データならバッチ勾配降下法で、固定の学習率でよい場面です。ミニバッチや1件ずつなら、学習率を下げる話につながります。
- 2
学習率が時間で変わるかを見る
「反復に応じて小さくする」「徐々に下げる」と書かれていれば減衰です。「同じ値のまま」なら固定です。
- 3
更新式の話かを見る
モーメンタム、AdaGrad、RMSprop、Adamの違いが問われているなら、学習率の減衰ではなく、更新式の比較です。
試験での見分け方
- 1全データで勾配を出すバッチ勾配降下法は、固定の学習率を使える。
- 2ミニバッチの勾配のノイズは、最小値に着いても消えないので、学習率を徐々に下げる必要がある。
- 3よく使う減衰は、反復τ回まで線形に下げ、それ以降は一定にする方法。
- 4線形の減衰の式は、学習率 = (1−α)×最初の値 + α×最後の値、α = 反復k÷τ。
誤答しやすい選択肢
学習率の減衰は、学習の終わりに止めるための仕組みだと考える
修正: 減衰は更新を止める仕組みではなく、更新の大きさを徐々に小さくする仕組みです。学習を止める条件は、別に決めます。
どんな学習でも学習率を下げる必要があると考える
修正: 教科書が下げる必要を述べるのは、確率的勾配降下法でノイズが消えない理由からです。全データで勾配を出すバッチ勾配降下法は、固定の学習率を使えると述べます。
学習率の減衰とAdamなどの更新式を同じ種類の話だと考える
修正: 更新式は勾配から重みの動きをどう作るか、減衰は学習率の値を時間でどう変えるかです。別の軸なので、組み合わせて考えられます。
確認問題
Q1ミニバッチの勾配を使う確率的勾配降下法で、学習率を徐々に下げる必要がある理由は？
答え: ミニバッチの抜き出しによるノイズが、最小値に着いても消えないから
全データを使う勾配は最小値で0になりますが、ミニバッチの見積もりはぶれが残ります。学習率を下げて、ぶれの影響を小さくします。
Q2最初の学習率0.1、最後の学習率0.001、τ=100の線形の減衰で、k=50の学習率は？
答え: 0.0505
α=50÷100=0.5なので、0.5×0.1 + 0.5×0.001 = 0.0505です。
Q3全データで勾配を出すバッチ勾配降下法は、固定の学習率を使えるか？
答え: 使える
最小値に近づくと真の勾配が小さくなり、0になるため、更新も自然に小さくなります。
到達チェック
- 固定の学習率と、学習率の減衰の違いを説明できる
- ミニバッチ法で学習率を下げる理由を説明できる
- 線形の減衰の式で、途中の学習率を計算できる
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よくある質問
Q固定の学習率と学習率の減衰の違いは何ですか？
固定の学習率は学習の間ずっと同じ値を使います。学習率の減衰は、反復の回数に応じて学習率を小さくします。
Qなぜ学習率を下げるのですか？
ミニバッチの勾配には、抜き出す例によるノイズが含まれ、最小値に着いても消えません。教科書『Deep Learning』は、このため確率的勾配降下法では学習率を徐々に下げる必要があると述べます。
Q学習率はどのように減らすのが一般的ですか？
教科書は、反復τ回まで線形に下げ、それ以降は一定にする方法をよく使うものとして挙げます。
QG検定で問われますか？
学習率はJDLAの公式シラバスのキーワードです。学習率の減衰が出題されるかどうかは確認していないため、出題の形式は受験前に公式の案内で確認してください。
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執筆: AI資格ドリル編集部（運営者情報を見る）