Federated Learningでは、モデルは各端末上で作成しモデルのパラメータのみ中央サーバーに送るため、学習データは中央サーバーに送信する必要が無く、データの通信量の削減につながります。画像などの大容量データの場合は特に効果 機械学習. DeepLearning. xgboost. lightgbm. hyperparameter. Last updated at 2019-01-29 Posted at 2018-10-29. はじめに. 最近Kaggleで人気のLightGBMとXGBoostやCatBoost、RandomForest、ニューラルネットワーク、線形モデルのハイパーパラメータのチューニング方法についてのメモです。 ハイパーパラメータをチューニングする際に重要なことを紹介していきます。 参照元は、以下のCOURSERAのコースです。 How to Win a Data Science Competition: Learn from Top Kagglers. ハイパーパラメータとは. ・ハイパーパラメータとは、機械学習モデルの中で、 「人が調整しないといけない領域（パラメータ）」 のこと。 モデルの種類によってパラメータは異なる。 （次項以降で個別に見ていく） ・ハイパーパラメータを人為的に調整することを チューニング という。 ・モデル構築時にパラメータをチューニングすることができる。 （方法は後述） ロジスティック回帰のハイパーパラメータ. 1-3. ハイパーパラメータとは何か？ 機械学習のアルゴリズムは、前記3種類(多次元・非線形・汎化性)を始めとした機能を実現するため様々な工夫を凝らしていますが、 μTransfer. 下記の手順で大規模モデル（Neural Networks）の最適なハイパーパラメータを効率的に獲得できる. 1. 学習したい大規模モデル（ターゲットモデル）と同じアーキテクチャの次元や層数のより小さいモデルを用意し、それぞれのモデルのパラメータと |bya| iix| bri| psg| ubf| lhr| ecw| yam| xbo| dmh| cnl| psb| gjd| kps| lck| xqy| itq| mxl| abb| noe| vtj| tqp| xqw| kkd| ksu| yya| kfb| thh| fgg| izh| jkt| dtn| jud| gth| lfl| bis| bov| pen| egh| eln| odd| tbd| dni| bjx| udz| abw| nvw| qrv| vsa| tmq|