こんにちは！ノイです！ 機械学習エンジニアはモデルのチューニングをする際にハイパーパラメータを調整することもあります。この記事ではハイパーパラメータの基本的なことを書きます。
ハイパーパラメータとは？
ディープラーニングにおいて、モデルの学習を行う際に調整する必要があるのがハイパーパラメータです。ハイパーパラメータとは、モデルの学習率やエポック数、バッチサイズなど、ディープラーニングのモデルの挙動に影響を与える定数のことを指します。
ハイパーパラメータは、モデルの学習精度や収束速度に大きな影響を与えます。適切なハイパーパラメータの調整が行われない場合、学習が収束しない、あるいは過学習が発生するなど、望ましくない結果をもたらすことがあります。
ハイパーパラメータの調整方法
ハイパーパラメータの調整方法には、以下のような手法があります。
グリッドサーチ
グリッドサーチは、ハイパーパラメータの値の組み合わせをあらかじめ指定しておき、それぞれの組み合わせについてモデルを学習させ、最も良い結果を示した組み合わせを採用する手法です。
グリッドサーチの利点は、ハイパーパラメータの探索空間が小さい場合には比較的効率的に最適な組み合わせを見つけられることです。ただし、ハイパーパラメータの探索空間が大きい場合は、計算量が膨大になるため、実用的ではありません。
ランダムサーチ
ランダムサーチは、ハイパーパラメータの探索空間からランダムに値を抽出し、それぞれの組み合わせについてモデルを学習させる手法です。グリッドサーチよりも効率的に最適なハイパーパラメータを見つけることができます。
ランダムサーチの利点は、ハイパーパラメータの探索空間が大きい場合にも利用できることです。グリッドサーチよりも計算量が少なく済む点が挙げられます。
ベイズ最適化
ベイズ最適化は、ハイパーパラメータの探索空間を確率的にモデル化し、その確率モデルを利用して最適なハイパーパラメータを推定する手法です。これにより、計算コストを削減しながら効率的に最適なハイパーパラメータを探索することができます。
ベイズ最適化の利点は、探索空間が大きい場合でも、効率的に最適なハイパーパラメータを見つけることができる点です。また、探索過程で得られた情報を元に確率モデルを更新していくため、より効率的に探索が進むことが期待できます。
具体的なハイパーパラメータの解説
ここでは、ディープラーニングで調整する代表的なハイパーパラメータについて解説します。
学習率（Learning Rate）
学習率とは、モデルのパラメータ更新時に、どれだけの大きさでパラメータを更新するかを決定するパラメータです。学習率が小さいと収束に時間がかかり、大きすぎると収束しないことがあります。
エポック数（Epochs）
エポック数とは、トレーニングデータ全体を何回学習に使うかを決定するパラメータです。エポック数が少ない場合は過学習が発生し、多い場合は時間がかかる可能性があります。
バッチサイズ（Batch Size）
バッチサイズとは、トレーニングデータをいくつかのバッチに分割して学習する際の、1つのバッチのデータ数を指します。バッチサイズが小さい場合は、より多くの更新が必要になり、学習がより緻密になりますが、時間がかかる可能性があります。一方、バッチサイズが大きすぎる場合は、メモリの制限により学習が行えなくなることがあります。
正則化（Regularization）
正則化とは、モデルの過学習を防ぐための手法です。代表的なものにはL1正則化とL2正則化があります。
L1正則化は、モデルのパラメータに対してL1ノルムを加えて正則化を行う手法で、いくつかのパラメータを0にすることができます。一方、L2正則化は、モデルのパラメータに対してL2ノルムを加えて正則化を行う手法で、全てのパラメータを小さくする効果があります。 正則化の強さを決定するパラメータとしてドロップアウトの係数などがある。
ドロップアウト（Dropout）
ドロップアウトとは、モデルの過学習を防ぐための手法で、学習時にランダムに一部のニューロンを無効化することで、モデルの複雑さを減らします。ドロップアウト率は、無効化するニューロンの割合を示します。
活性化関数（Activation Function）
活性化関数とは、ニューロンの出力値を決定する関数です。代表的なものにはReLU関数やsigmoid関数があります。活性化関数は、モデルの表現力を左右するため、適切な関数を選択する必要があります。
層の数（Number of Layers）
層の数とは、モデルの中に何層のニューロンを持つかを決定するパラメータです。層の数が多い場合は、モデルの表現力が向上する反面、過学習のリスクが高まることがあります。
まとめ
ハイパーパラメータの調整は、ディープラーニングにおいて重要な作業の一つです。ハイパーパラメータの選択にはランダムサーチやベイズ最適化などの手法があります。また、学習率やエポック数、バッチサイズ、正則化、ドロップアウト、活性化関数、層の数など、ディープラーニングにおける代表的なハイパーパラメータがあります。これらのハイパーパラメータを適切に調整することで、より良いモデルを構築することができます。
※この記事の一部情報にはChatGPTを用いています。
