ADAM

機械学習の分野では、学習を効率良く行い、精度の高い予測モデルを作ることが重要です。この学習過程を支えるのが最適化アルゴリズムです。様々なアルゴリズムが提案されていますが、それぞれに得意な点と不得意な点があります。代表的なアルゴリズムの一つである勾配降下法は、勾配と呼ばれる傾き情報を利用して、モデルの精度が最も高くなる場所を探します。しかし、この方法は単純であるが故に、なかなか最適な場所を見つけられないことがあります。 そこで、勾配降下法を改良したアルゴリズムが登場しました。その一つがモーメンタムです。モーメンタムは、過去の勾配情報を蓄積し、現在の勾配と組み合わせることで、より滑らかな学習を実現します。例えるなら、ボールが坂道を転がるように、勢いをつけて最適な場所へと向かうイメージです。これにより、単純な勾配降下法よりも早く、かつ安定して学習を進めることができます。 一方、近年注目を集めているのがＡＤＡＭと呼ばれるアルゴリズムです。ＡＤＡＭは、各々の学習パラメータに対して、個別に学習率を調整することで、より効率的な学習を実現します。学習初期は大きく学習を進め、徐々に細かく調整することで、素早く最適な値へと近づけるのが特徴です。しかし、ＡＤＡＭは学習が進むにつれて汎化性能、つまり未知のデータに対する予測精度が低下する場合があることが知られています。 そこで、モーメンタムの安定性とＡＤＡＭの学習速度を組み合わせた新たなアルゴリズムが求められました。それが、今回紹介するＡｄａＢｏｕｎｄです。ＡｄａＢｏｕｎｄは、学習初期はＡＤＡＭのように振る舞い、素早く学習を進めます。そして、学習が進むにつれて徐々にモーメンタムのように変化し、安定した学習と高い汎化性能を実現します。ＡｄａＢｏｕｎｄは、両者の良い点を組み合わせることで、より優れた最適化アルゴリズムとなることを目指しています。