AIニュース・トレンド SGD vs Adam、クラス不均衡が性能差の鍵だった
機械学習の最適化でよく使われるSGDとAdamですが、なぜAdamのほうが多くの場面でうまく動くのか、その理由が研究によって少しずつ明らかになってきています。クラスの出現頻度の偏り、いわゆるクラス不均衡が、両者の性能差に大きく関わっている可能性があるとのことです。モデルの学習に関わるエンジニアや研究者にとって、実務の設計を見直すヒントになるかもしれません。
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