抄録
F-017
分割演算子法を用いた確率的勾配法の検討
分割演算子法を用いた確率的勾配法の検討
今日の機械学習では、ディープラーニングに代表されるように大量の学習データを用いて学習を行うことが多い。大量の学習データを扱うことに対して有効な最適化の手法として確率的勾配法があげられる。本発表では確率的勾配法に対して、時間発展に対する近似手法である分割演算子法を応用する方法を検討する。その結果、確率的勾配法を連続時間の時間発展として捉え、4次のルンゲクッタ法を用いることで分割演算子法を応用できることを示す。また、具体的な例を用いて、4次のルンゲクッタ法を用いた上では、通常の確率的勾配法よりも分割演算子法を応用した確率的勾配法の方が収束の性能が良いことを確認した。
