はじめに 結論から言うと、ニューラルネットワークのハイパーパラメータ調整は「学習率を軸に、影響の大きい項目から段階的に絞り込むやり方」が最も安定して成果につながります。精度が出ない原因をすべてモデル構造やデータのせいにするのではなく、まずは調整の順番と考え方を正しく押さえるべきです。 ニューラルネットワークの性能は、同じデータと同じモデル構造でも、ハイパーパラメータの設定次第で大きく変わります。学習が収束しない、精度が伸びない、過学習が止まらないといった悩みの多くは、複雑な理論以前に「どこを、どの順で調整 ...