AI資格 模擬試験

G検定 模擬問題 第2回 問46・ディープラーニングの概要（最適化手法）

勾配降下法

勾配降下法で、パラメータ w を更新するときの考え方として、最も適切なものを1つ選べ（η は学習率、L は誤差）。

  1. A

    w に、誤差 L そのものを足す。

  2. B

    w を、毎回ランダムな値に置き換える。

  3. C

    w に、勾配（∂L/∂w）に η を掛けたものを足す。

  4. D

    w から、勾配（∂L/∂w）に η を掛けたものを引く。

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正解：D

勾配降下法は、w ← w − η × ∂L/∂w のように、勾配と反対の方向にパラメータを動かす。

左は凹凸のある損失曲線で大域的最小と局所最適解を示した図。右は曲面x²−y²の等高線で、中心の鞍点（勾配が0だが極小でも極大でもない点）を示した図。

勾配降下法は損失の坂を下る。1次元では局所最適解で止まりうる。多次元では、ある方向は谷・別の方向は山になる鞍点で勾配が0になり、進みにくくなる。

学習のポイント：更新の式と、学習率の役割を押さえる。

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