出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2022/06/12 04:04 UTC 版)
「確率的勾配降下法」の記事における「学習率の調整方法および変種」の解説
基本的な確率的勾配降下法に対して多くの改良が提案されている。特に、機械学習において、ステップサイズ（学習率）の調整は重要問題として認識されている。学習率を大きくしすぎると発散し、小さくしすぎると収束まで遅くなる。
※この「学習率の調整方法および変種」の解説は、「確率的勾配降下法」の解説の一部です。
「学習率の調整方法および変種」を含む「確率的勾配降下法」の記事については、「確率的勾配降下法」の概要を参照ください。
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