プラトー

機械学習では、まるで登山家が山頂を目指すように、最適な解を見つけ出すための手法を用います。その中でも勾配降下法という手法は、現在の位置から最も急な下り坂を下るように進んでいくことで、最適な解、すなわち山頂を目指します。しかし、この下山中には、平坦な高原のような場所に迷い込むことがあります。これが、いわゆる「プラトー」と呼ばれる現象です。 プラトーは、勾配、つまり下りの傾きがほとんどない平坦な領域です。傾きがないということは、どちらの方向に進んでいいのかわからなくなることを意味します。登山家は霧の中に迷い込んだように、進むべき方向を見失い、立ち往生してしまいます。機械学習のアルゴリズムも同様に、この平坦な領域で方向を見失い、学習の進捗が止まってしまいます。まるで道に迷った旅人が、いつまでたっても目的地にたどり着けないような状態です。 この平坦な領域は、鞍点と呼ばれることもあります。鞍点は、馬の鞍のように、ある方向から見ると谷底、別の方向から見ると尾根のように見える特殊な場所です。谷底のように見える方向に進めば最適な解に近づけますが、尾根の方向に進めば、いつまでも最適な解にたどり着けません。プラトー、すなわち鞍点に陥ると、一見すると学習が完了したように見えることがあります。しかし、実際には最適な解には到達しておらず、モデルの性能は十分に発揮されていない状態です。このプラトー現象は、機械学習における大きな課題であり、モデルの性能向上を妨げる大きな壁となっています。そのため、このプラトーをいかに回避するかが、機械学習の重要な研究テーマの一つとなっています。

機械学習では、学習を繰り返すことでモデルの性能を高めていきます。この学習過程で、「プラトー」と呼ばれる、学習が停滞する現象がしばしば起こります。まるで、険しい山を登る登山家が、山頂を目指して順調に登っていたにも関わらず、突然目の前に広大な平原が現れ、進むべき方向を見失ってしまうようなものです。この平原が、まさにプラトーです。 機械学習では、勾配降下法という手法がよく用いられます。これは、モデルの性能を表す損失関数の値を最小にするために、損失関数の勾配、すなわち傾きが最も急な方向にパラメータを調整していく方法です。プラトーは、この損失関数の勾配が非常に小さくなる平坦な領域で発生します。ちょうど、平原では傾きがほとんどないのと同じです。 プラトーは、鞍点と呼ばれる地点で発生しやすいことが知られています。鞍点は、ある方向から見ると谷底のように見えますが、実際には別の隠れた方向にさらに深い谷底が存在する、いわば偽物の谷底です。登山家が鞍点に迷い込んでしまうと、周囲は平坦で、どの方向に進めば真の山頂にたどり着けるのか分からなくなってしまいます。同様に、勾配降下法を用いるモデルも、鞍点に陥ると勾配がほぼゼロになるため、そこから抜け出すための適切な方向を見つけることができず、学習が停滞してしまいます。 プラトーに陥ると、モデルの性能は向上しなくなり、学習は無駄な時間を費やすことになります。まるで深い霧の中に迷い込んだように、モデルは最適な解への道筋を見失い、彷徨い続けることになるのです。そのため、プラトー現象を回避し、効果的な学習を行うための様々な工夫が研究されています。