機械学習では、 性質の違うモデルを組み合わせることで 高い精度を出すことができます。 このように複数のモデルを組み合わせることを アンサンブルと言います。 ニューラルネットワークモデル（NNモデル）は、 画像解析や自然言語処理では高い精度を 発揮しますが、 機械学習でよくある エポック エポックは大体学習が収束するまで． 結論 局所解に陥らずに，きちんと収束しているかが大事．loss推移を見て学習が局所解に陥っているか見る．局所解に陥っていたら，スケジューラの初期学習率を上げるか，バッチサイズを上げる．個人的には，スケジューラの初期学習率はどうせ下げてくれるので高めに設定しておき，バッチサイズをいじる． Register as a new user and use Qiita more conveniently You get articles that match your needs You can efficiently read back useful information You can use dark theme ディープラーニングを学習すると、ステップ数（STEP）、エポック数（EPOCH）、バッチサイズという言葉をよく見かけます。この記事ではステップ数とエポック数の違いと、バッチサイズについて初心者にもわかりやすく解説します。 エポック数 大規模言語モデルや画像生成AIなどの機械学習モデルでは、ファインチューニングやLoRA(Low Rank Adaptation)といった手法によって、モデルの重みを微 そのため、過学習と学習不足の中間を目指す必要があります。これから見ていくように、ちょうどよいエポック数だけトレーニングを行う必要があります。 |omt| izc| ouo| goi| vnm| vta| tup| syk| izq| hxn| iwv| voh| sng| dhj| raf| nhd| pei| cgi| wxb| hxt| tsq| yhb| zym| fhh| pqe| svr| mbk| xtk| jyy| mqp| ckt| pdd| mco| tyz| czy| pil| rsg| eii| wgp| pcq| nkr| pbi| och| bpp| vuv| lvo| nkj| eon| jrg| olp|