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深層学習

深層学習は、多数のレイヤのニューラルネットワークによる機械学習手法。人工知能研究の一つでディープラーニングとも呼ばれています。コンピューター自体がデータの潜在的な特徴を汲み取り、効率的で的確な判断を実現することができます。

パラメータ

関数やプログラム実行時に与える設定値をパラメータと呼びます。

機械学習

機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

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1回答

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cycleGANの学習率を減らすためのエポックはどのくらいにすればよいのでしょうか。

naruto1010

総合スコア2

深層学習

深層学習は、多数のレイヤのニューラルネットワークによる機械学習手法。人工知能研究の一つでディープラーニングとも呼ばれています。コンピューター自体がデータの潜在的な特徴を汲み取り、効率的で的確な判断を実現することができます。

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投稿2021/11/11 07:46

現在cycleGANを動かしているのですが、デフォルトのパラメータだと学習率が0.0002のままで動かすエポック数が100、学習率を減衰させるエポック数が100で総数エポックが200になっています。
私は総数エポックを100でやりたいと思っているのですが、その場合、学習率を減衰させるエポック数は総数の半分の50にすればいいのでしょうか。機械学習に詳しくないため、学習率を減らすためのエポックをどのくらいにすればよいのか分かりません。総エポック数の半分を割り当てればいいのでしょうか。分かる方がいましたら教えて頂けるとありがたいです。

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回答1

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ベストアンサー

ハイパーパラメータ関係(lr, eopch, batchなど)は経験則によるところが大きいので、これといった指標はありません。

学習率を下げる目安としては loss の変動が落ち着いたころに差し込むのが基本です。
そのため、一度学習を回してみて大体何エポックでlossの変動が落ち着くかを確認したのちに、その付近で学習率を下げる処理を入れるとよいかと思います。

また、スケジューラを導入できるのであれば ReduceLROnPlateau を入れてみるといいかもしれません。
フレームワークによって引数や処理内容などが若干違うかもしれませんが目標(lossあるいはaccuracy)の変動が止まったら学習率を1段下げてくれるスケジューラになっています。

投稿2021/11/18 06:12

HRCo4

総合スコア140

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naruto1010

2021/11/23 06:58 編集

大変助かりました。ありがとうございました!
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