収縮
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2021/02/06 06:19 UTC 版)
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関連項目
収縮
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2022/03/10 13:55 UTC 版)
「アメリカン・ヒーロー」の記事における「収縮」の解説
全身を豆粒大に縮める。所持品も同様に縮まるが、手放していると原寸に戻らない。
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収縮
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2022/03/27 08:02 UTC 版)
勾配ブースティング方法の重要な部分は、収縮による正則化であり、更新規則を次のように変更することである。 F m ( x ) = F m − 1 ( x ) + ν ⋅ γ m h m ( x ) , 0 < ν ≤ 1 , {\displaystyle F_{m}(x)=F_{m-1}(x)+\nu \cdot \gamma _{m}h_{m}(x),\quad 0<\nu \leq 1,} ここでパラメータ ν {\displaystyle \nu } は「学習率」と呼ばれる。 経験的には、小さな学習率（例えば ν < 0.1 {\displaystyle \nu <0.1} など）を用いると、学習率を下げずに勾配ブースティングを行った場合（ ν = 1 {\displaystyle \nu =1} ）に比べて、モデルの汎化能力が劇的に向上することが分かっている。ただし、学習率が低いと反復回数が多くなり、学習時と検索時の計算時間が長くなる。
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収縮
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