みんなのAI
機械学習プレイグラウンド

プレイグラウンド

触って学ぶAI実験室

ディープラーニング

  • NN分類器
  • 損失地形ラボ

機械学習

  • KNN 近傍分類器

強化学習

  • RLエージェント

コンピュータビジョン

  • 畳み込みビジョン

Transformer

  • Attention プレイグラウンド
NN分類器損失地形ラボKNN 近傍分類器RLエージェント畳み込みビジョンAttention プレイグラウンド
読み込み中…

プレイグラウンド

損失地形ラボ

SGD・Momentum・Adam が同じ起点からどう違う道で最小値を探すか、2D 損失地形上で直接比較しましょう!

ステップ0
設定の説明

▶ 再生で3つのオプティマイザが同時に1ステップずつ進みます。学習率を上げると SGD が先に振動する様子を観察できます。

  • 学習率 η: 1ステップでパラメータをどれだけ動かすか。大きすぎると発散、小さすぎると遅いです。
  • 慣性 β: Momentum が前の勾配をどれだけ残すかの係数です。

損失地形

どの地形で最適化しますか?

関連で学ぶ

関連で学ぶ

ディープラーニングで見る勾配最適化アルゴリズム:慣性と適応的学習率学習率スケジューリング:時に応じて速度を落とす

最適化経路

紫=SGD · 青=Momentum · 橙=Adam · クリックで開始点変更

開始点最小値SGDMomentumAdam

キャンバスをクリックすると開始点が変わり経路がリセットされます

SGD · 進行中

5.3651

Momentum · 進行中

5.3651

Adam · 進行中

5.3651

関連チャプター

  • ディープラーニングで見る勾配
  • 最適化アルゴリズム:慣性と適応的学習率
  • 学習率スケジューリング:時に応じて速度を落とす