情報科学 › 機械学習の数学 › 勾配降下法

1 ステップの減少量

系 4.4(「勾配降下法」§4) ・ ✓公理まで証明済み

ff が C1C^1 級かつ LL-平滑とし、w′=w−η∇f(w)\boldsymbol{w}' = \boldsymbol{w} - \eta\nabla f(\boldsymbol{w}) とします。このとき

f(w′)≤f(w)−η(1−Lη2)∥∇f(w)∥2f(\boldsymbol{w}') \le f(\boldsymbol{w}) - \eta\left(1 - \frac{L\eta}{2}\right)\bigl\|\nabla f(\boldsymbol{w})\bigr\|^2

が成り立ちます。とくに ∇f(w)≠0\nabla f(\boldsymbol{w}) \ne \boldsymbol{0} かつ 0<η<2/L0 < \eta < 2/L ならば f(w′)<f(w)f(\boldsymbol{w}') < f(\boldsymbol{w}) です。また右辺の減少量 η(1−Lη/2)∥∇f(w)∥2\eta(1 - L\eta/2)\|\nabla f(\boldsymbol{w})\|^2 は η=1/L\eta = 1/L のとき最大で、その値は 12L∥∇f(w)∥2\dfrac{1}{2L}\|\nabla f(\boldsymbol{w})\|^2 です。

本文で読む(証明と前後の説明)→

閉包の状態

✓ 公理まで証明済み

証明が使う定理を 前提 としてたどると、Rikai の中の証明だけで定義・公理(物理では基本仮定)までつながっています(前提の定理類 1 件、定義なども含めて 2 件)。

印の意味: ✓公理まで証明済み ・ △証明あり(閉包未完)・ ※主張のみ。テーマごとの集計は 閉包の状況。

前提をたどる 証明が使う定理・定義(直接 1 件)

▸ を開くと、その項目の証明が使う前提が出ます。深い先は各項目のページでたどれます。

これを使っている定理 証明で参照している 1 件

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