モメンタム法（Momentum Method）とは？-AI関連の用語集【クラベルAI】-

モメンタム法（Momentum Method）

モメンタム法（Momentum Method）とは、機械学習の最適化アルゴリズムの一種でモデルの重みを更新する際に過去の更新方向を考慮することで、学習の速度と精度を向上させる手法です。通常の勾配降下法では、現在の勾配のみに基づいて重みを更新しますが、モメンタム法では「モメンタム（勢い）」を取り入れ、過去の勾配の情報も使って更新を行います。

これにより、勾配が小さくなってしまう局面でもスムーズに学習を進められ、勾配が不安定な方向に揺れ動くことを防ぎます。

具体的には、重みの更新において、現在の勾配に加えて過去の更新量の一部（モメンタム）を加算することで、勾配降下がより安定し、局所的な最小値に捕まらずに、より良い解に到達する助けになります。これは、坂を転がるボールのように、勢いを持たせて急な勾配を乗り越えやすくするイメージです。

モメンタム法（Momentum Method）は、通常の勾配降下法に比べて、学習の収束が速くなることが多く、特に深層学習のトレーニングで効果的です。

モメンタム法（Momentum Method）関連用語

モメンタム法（Momentum Method）に関連する単語は以下の通りです。

モメンタム法（Momentum Method）やさしい解説

モメンタム法（Momentum Method）は、AIが効率よく学習するための方法の一つです。普通の方法では、今のデータだけを使って少しずつ学習を進めますが、モメンタム法では「勢い」を使って学習を早く進められるように工夫しています。

たとえば、坂道を転がるボールをイメージしてください。ボールは少しずつ勢いをつけて坂を下ります。途中で小さな障害物があっても、勢いがあれば乗り越えられますよね。モメンタム法（Momentum Method）は、この「勢い」を使って、AIがデータをもっと早く安定して学習できるようにする仕組みです。

AI関連の用語集【まとめ】

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