最適化アルゴリズム（Optimization Algorithms）は、損失関数（予測出力と実際の出力の差）を最小化するために、モデルの重みを調整するために使用されます。効率的かつ効果的な学習を行うために、様々なアルゴリズムが開発されています。効率的な最適化アルゴリズムは、収束を速め、精度を向上させ、学習をより安定させます。
例:
- Adam（適応モーメント推定） (Adam: Adaptive Moment Estimation): 最も広く使用される最適化アルゴリズムの一つです。Adamは、勾配の第1モーメント（平均）と第2モーメント（分散）の推定に基づいて、各パラメータの学習率を動的に調整します。これにより、標準的な確率的勾配降下法（SGD）よりも適応的になります。RMSPropとモメンタムの利点を組み合わせています。
- SGD（確率的勾配降下法） (SGD: Stochastic Gradient Descent): 最もシンプルな最適化手法です。バッチ勾配降下法のようにデータセット全体の勾配を一度に計算する代わりに、SGDはデータの小さなランダムなバッチを使用して重みを更新します。これにより、大規模なデータセットでの学習がより迅速かつ効率的になります。ただし、学習率を適切に調整する必要があります。
- RMSProp（ルート平均二乗伝播） (RMSProp: Root Mean Square Propagation): RMSPropは最近の勾配の大きさに基づいて学習率を調整し、特にノイズの多い勾配や非凸最適化問題に対して有用です。
以下は、PyTorchで
Adam、SGD、およびRMSPropの最適化アルゴリズムを実装する例です。これらのアルゴリズムは、モデルの学習に使用される一般的な最適化手法であり、それぞれ異なる特性を持っています。
