ミニバッチ勾配降下法（Mini-batch Gradient Descent）とは？-AI関連の用語集【クラベルAI】-

ミニバッチ勾配降下法（Mini-batch Gradient Descent）

ミニバッチ勾配降下法（Mini-batch Gradient Descent）とは、機械学習モデルを訓練するための最適化手法の一つで勾配降下法（Gradient Descent）の変種です。この方法では、トレーニングデータ全体を小さなグループ（ミニバッチ）に分割し、そのミニバッチごとにモデルの重みを更新していきます。ミニバッチは、全データを使用する通常の勾配降下法と、データ1つずつを使う確率的勾配降下法（SGD）の中間に位置するアプローチです。

ミニバッチ勾配降下法（Mini-batch Gradient Descent）は、全データを一度に処理するのに比べて計算効率が良く、SGDよりも安定した学習を実現します。また、ハードウェアの特性を活かしやすいため、GPUなどを利用した並列処理に適しています。ミニバッチサイズを適切に設定することで、計算の効率性と学習の安定性をバランス良く保つことができます。

ミニバッチ勾配降下法（Mini-batch Gradient Descent）関連用語

ミニバッチ勾配降下法（Mini-batch Gradient Descent）に関連する単語は以下の通りです。

ミニバッチ勾配降下法（Mini-batch Gradient Descent）やさしい解説

ミニバッチ勾配降下法（Mini-batch Gradient Descent）は、AIが効率よく学習するための方法です。AIは、大量のデータを使って少しずつ賢くなりますが、このデータを一気に全部使うと時間がかかりますし、1つずつ使うと少し不安定です。そこで、データを小さなグループ（ミニバッチ）に分け、そのグループごとに計算を進めるのがミニバッチ勾配降下法です。

例えば、クラス全員のテストを使って勉強するのではなく、クラスの中の数人だけを選んで、そのグループごとに学習していくイメージです。これにより、勉強が速くなるだけでなく、安定して学ぶことができるようになります。

AI関連の用語集【まとめ】

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