重みが学習され、ハイパーパラメータが選択されます。学習率、バッチサイズ、層数、ドロップアウト率、正則化の強度などはすべてこのカテゴリに該当します。これらは、トレーニングの進行方法とモデルの構造を制御します。
これらを誤ると、時間と計算能力が無駄になります。学習率が高すぎると発散し、低すぎると処理速度が低下します。バッチサイズは勾配ノイズとメモリ使用量に影響します。深さと幅は処理能力を決定し、タスクの複雑さとデータサイズに合わせる必要があります。
一般的なチューニング方法
- 固定セットに対するグリッドサーチ
- より広範囲をカバーするためのランダム検索
- 効率性のためのベイズ最適化
- 集団ベースのトレーニング
- 直感に基づいた手動調整
チューニングにはコストがかかります。各構成ごとに完全なトレーニング実行が必要であり、検索範囲は急速に拡大します。経験豊富な専門家は、自動化を行う前にドメイン知識を活用して検索範囲を絞り込みますが、これは総当たり検索よりも効果的な場合が多いです。
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