adagradとは？初心者でも分かる機械学習の最適化手法を徹底解説共起語・同意語・対義語も併せて解説！

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高岡智則

年齢：33歳性別：男性職業：Webディレクター（兼ライティング・SNS運用担当）居住地：東京都杉並区・永福町の1LDKマンション出身地：神奈川県川崎市身長：176cm 体系：細身〜普通（最近ちょっとお腹が気になる）血液型：A型誕生日：1992年11月20日最終学歴：明治大学・情報コミュニケーション学部卒通勤：京王井の頭線で渋谷まで（通勤20分）家族構成：一人暮らし、実家には両親と2歳下の妹恋愛事情：独身。彼女は2年いない（本人は「忙しいだけ」と言い張る）

adagradとは？機械学習の最適化アルゴリズムの基本

adagradは機械学習の勉強を始めたときに出会う“最適化アルゴリズム”の一つです。最適化とは「どのパラメータの値をどう変えれば目的の答えに近づくか」を決める作業のことです。adagradはこの過程でそれぞれのパラメータに違う学習率を与える特徴があります。ここが普通の勾配下降法（SGD）と大きく違う点です。

仕組みをやさしく説明します。まず各パラメータについて過去の勾配の二乗の和を覚えておきます。記号で書くとG_i(t) = sum_{s=1}^t g_{s,i}^2のようになります。次にパラメータiを更新するときの学習率を η / (sqrt(G_i(t)) + ε) のように調整します。ここでηは初期学習率、εはとても小さな値で割る際の安全弁です。これにより「よく動くパラメータ」は学習率が抑えられ、初期には大きく動くパラメータ、頻繁に更新されるパラメータに対して学習率が小さくなっていきます。結果として学習が安定しやすく、特に特徴量がまばらなデータ（例: テキストデータのワンホット表現）で効果を発揮します。

ただし欠点もあります。学習が進むにつれて各パラメータの学習率が次第に小さくなり、結局はほぼ止まってしまうことがあります。これを「学習率が過度に低下する」という問題と呼びます。長い訓練や大規模データでは収束が遅くなることがあり、他の手法と組み合わせて使うことが多いです。

日常の使いどころとしては自然言語処理やスパースな特徴を持つデータの学習に向いています。例えば文章の分類やレコメンドのような場面で、各単語の特徴量が0か1で表されるような場面で効果を発揮します。

簡単な比較表

アルゴリズム	特徴	利点	欠点
SGD	一定の学習率	実装が簡単	局所解に入りやすい
adagrad	パラメータごとに学習率を調整	特徴量のばらつきに強い	後半で学習率が低下し収束が遅いことがある
Adam	過去の勾配情報を使って学習率を調整	速く安定した収束	設定次第で挙動が変わる

要するにadagradは学習率を賢く変える仕組みであり、データの性質によって性能が大きく変わります。初心者の方はまずSGDとAdamを比べてみてから、データに合わせてadagradを試してみると良いでしょう。

adagradの同意語

Adaptive Gradient Algorithm: 各パラメータごとに学習率を自動的に調整する、勾配降下法の一種。パラメータごとに異なる学習率を適用する点が特徴です。
AdaGrad: Adaptive Subgradient Method（オンライン学習と確率的最適化のための適応的サブグラデント法）に基づく最適化アルゴリズム。過去の勾配の二乗和に応じて学習率をパラメータごとに調整します。
Adaptive Subgradient Method: オンライン学習と確率的最適化のための適応的サブグラデント法。過去の勾配情報を活用して各パラメータの学習率を個別に調整する手法の総称です。
適応的勾配法: 日本語訳で、各パラメータの更新に対して学習率を適応的に変える最適化手法のこと。
適応的勾配アルゴリズム: 同じ意味の日本語表現。各パラメータごとに学習率を調整するアルゴリズムです。
Adagrad optimizer: 機械学習の最適化アルゴリズムの一つ。パラメータごとに学習率を調整することで、学習の安定性と収束性を向上させるのが特徴です。
個別学習率法: 各パラメータに対して個別の学習率を設定して更新する方法の総称。

adagradの対義語・反対語

固定学習率法: 学習率をパラメータごとに自動調整せず、全パラメータで同じ値を一定期間使い続ける最適化。Adagradの過去の勾配蓄積による学習率縮小とは逆に、学習率が変化しない点が対になる。
一定の学習率: 時間とともに学習率を変化させず、常に同じ値を使う手法。Adagradの自動適応と対照的に、学習の進み具合を外部で固定する考え方。
非適応的最適化: 学習率を適応的に調整しない、固定または事前設定された学習率を使う最適化の総称。Adagradの適応性とは反対の性質。
SGD（固定学習率）: 確率的勾配降下法で、学習率を固定して繰り返し更新する最適化。Adagradの適応性とは対照的な基本形。
RMSprop: 過去の勾配の二乗の和を指数的に減衰させて学習率をパラメータごとに再調整する手法。Adagradの学習率急激な減衰を緩和する設計で、対比として挙げられることがある。
Adam: 勾配の一階モーメントと二階モーメントを組み合わせて学習率を適応させる高度な最適化。Adagradとは異なる適応機構で、対比として挙げられる。
モーメント付きSGD: SGDにモーメントを導入して更新方向を安定させる手法。Adagradの成長的な学習率低下とは別の安定性を提供。
伝統的な最適化法: 古典的な最適化アルゴリズム群（例えば一定学習率のSGDや最適化の手法）を総称。Adagradの新しさと対比されることがある。
固定更新幅の最適化: 各パラメータの更新幅を固定して一定に保つタイプのアルゴリズム。学習率の自動適応を行わない点が、Adagradの特徴と対照的。

adagradの共起語

適応的学習率: パラメータごとに学習率を自動的に調整する仕組み。過去の勾配の履歴を使い、頻繁に更新されるパラメータには小さく、あまり更新されないパラメータには大きくなるように設計されます。
累積勾配の二乗: これまでの勾配の二乗を蓄積するもので、後の更新の分母として使われ、学習率をパラメータごとに変える基盤となります。
対角行列G_t: 勾配の二乗の蓄積を対角成分にもつ行列。新しいパラメータ更新はこの G_t の逆平方根でスケールされます。
学習率: パラメータを動かす量を決める指標。Adagrad では個々のパラメータに応じて自動で調整されます。
ε(イプシロン): 分母が0になるのを防ぐための小さな正の値。安定性を高める目的で用いられます。
勾配降下法: 損失関数を最小化するため、勾配の反対方向にパラメータを更新する基本手法です。
確率的勾配降下法: 全データではなく小さなバッチ単位で勾配を計算して更新する方式。Adagrad はこの文脈で使われることが多いです。
ミニバッチ: データセットを小さなまとまりに分け、それらのバッチごとに勾配を計算して更新する手法です。
ニューラルネットワーク: Deep Learning の代表的なモデル。Adagrad はニューラルネットのパラメータ更新にも用いられます。
ディープラーニング: 多層のニューラルネットを用いた機械学習の分野。最適化アルゴリズムのひとつとして Adagrad が使われることがあります。
最適化アルゴリズム: 損失関数を最小化するための更新ルールの総称。Adagrad はその一種です。
アルゴリズム: 問題解決のための手順。Adagrad 自体も一つのアルゴリズムです。
TensorFlow: Google の機械学習フレームワーク。Adagrad を実装する最適化オプションが提供されています。
Keras: 高水準のニューラルネットワークAPI。Adagrad を含む最適化手法を選択可能です。
PyTorch: Facebook の深層学習フレームワーク。Adagrad の実装が利用されます。
損失関数: モデルの予測値と正解との誤差を数値で表す関数。最適化の目的となる指標です。
パラメータ更新式: 各ステップでパラメータをどう更新するかを表す数式。Adagrad では履歴勾配を組み込んだ式になります。

adagradの関連用語

Adagrad: 適応的学習率を用いる最適化アルゴリズム。過去の勾配の二乗を蓄積し、パラメータごとに学習率を自動的に調整します。頻繁に更新される特徴量には小さな学習率を、珍しい特徴量には相対的に大きな学習率を適用する点が特徴です。
適応的学習率: 各パラメータの学習率を過去の勾配情報から自動で調整する考え方。Adagradがその代表例です。
学習率: パラメータ更新の一歩の大きさ。最適化の基本パラメータで、問題に応じて設定します。
勾配: 損失関数を各パラメータで偏微分した値。更新方向を決める指標となります。
二乗勾配の蓄積: 過去の勾配の二乗を各パラメータごとに蓄積する量。G_t,i のように表します。
更新式: θ_i ← θ_i − η g_i / (√G_i + ε) の形でパラメータを更新します。ここで η は学習率、g_i は現在の勾配、G_i は過去の勾配の二乗の蓄積、ε は安定化のための小さな定数です。
ε（イプシロン）: 分母が0になるのを防ぐための小さな定数。典型的には 1e-8 付近が用いられます。
特徴量ごとの学習率: 各特徴量（パラメータ）に対して個別の学習率を適用することで、特徴量の重要度の違いを反映します。
スパースデータ: 0が多くの特徴量として現れるデータのこと。Adagradはこのようなデータで特に効果を発揮します。
長所: スパースデータに強い、初期設定が比較的簡単、実装が比較的シンプルな点が挙げられます。
欠点: 学習率が時間とともに急速に減衰するため、長時間の学習や深層学習には適さない場合があります。
提案者と出典: Duchi, Hazan, Singer によって 2011 年に提案されました。
収束性: 凸最適化では収束性が期待できますが、学習が止まりすぎることがある点に注意が必要です。
学習率減衰: 時間とともに学習率が自動的に減衰する性質を持ちます。
関連アルゴリズム: RMSProp、AdaDelta、Adam など、Adagrad の欠点を改善するために提案されたアルゴリズム群。
RMSProp: Adagrad の欠点を改善するためのアルゴリズム。過去の勾配の平方の移動平均を用い、分母をより安定させます。
AdaDelta: 学習率を動的に調整し続ける改良版。学習率のグラフを安定させる工夫が特徴です。
Adam: モーメント推定と分散推定を組み合わせた高度な最適化手法。RMSProp とモーメントを組み合わせたような挙動をします。
SGD: 確率的勾配降下法。データをランダムに取り出して勾配を計算し、逐次的にパラメータを更新します。