深層学習におけるハイパパラメータの最適化の、パラメータ選定順序について


ネットワーク最適化の方法としてベストなハイパパラメータ(レイヤ層、ユニット数、学習係数等)の選定があります。これらの最適な値を探索する際に、どのパラメータから最適化し現在のモデルに当てはめるかが重要な意味をもつと思います。例えばあるCNNに対して以下の探索を行うとします。・最適な層数・フィルタの次元

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