学習率のウォームアップ
大規模なモデルの学習で、学習の最初のうちは学習率を小さく始めて、少しずつ大きくしていく工夫として、最も適切なものを1つ選べ。
- A
ウォームアップ
- B
早期終了
- C
ドロップアウト
- D
データ拡張
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正解:A
ウォームアップは学習率を小さい値から徐々に上げる工夫。Transformerなどの学習で、その後の減衰(スケジューリング)と組み合わせて使われる。

- A
正しい。学習の初期の不安定な更新を抑え、その後に目標の学習率にそろえる。
- B
誤り。検証誤差が悪くなる前に学習を止める方法。
- C
誤り。ユニットを確率的に落として過学習を防ぐ方法。
- D
誤り。学習データを人工的に増やす方法。
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