Скачать или смотреть #08 ディープラーニングの概要②

過学習を防ぐ正則化（L1/L2・ドロップアウト）から、勾配降下法の詰まり（局所最適解・鞍点・プラトー）対策、Adam/早期終了、ハイパーパラメータ探索、ノーフリーランチ定理までディープラーニング基礎を一気に解説。
★参考図書
深層学習教科書 ディープラーニング G検定（ジェネラリスト）公式テキスト 第3版
https://x.gd/o4owk

【目次】
00:00 オープニング
00:48 正則化
02:58 過学習
05:30 L1正則化とL2正則化
07:31 ドロップアウト
05:55 モデル学習
08:17 最適化手法
09:09 勾配降下法
09:54 バッチ勾配降下法と確率的勾配降下法
11:26 鞍点とプラトーと局所最適解　
12:58 モーメンタム
13:43 モーメンタムの進化系
15:04 アーリーストッピング（早期終了）
16:39 ハイパーパラメーターの探索
17:54 グリッドサーチとランダムサーチとベイズ最適解と遺伝子アルゴリズム

★日本経済新聞
https://www.nikkei.com/
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