「アダム最適化に基づく深層学習モデルの最適化手法の検討」

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1. アダム最適化 2. 深層学習 3. 最適化手法 4. 機械学習 5. ニューラルネットワーク 6. 学習係数 7. 勾配降下法 8. パラメータ更新 9. 過学習 10. 損失関数 11. ミニバッチ学習 12. モーメンタム法 13. ランダムサンプリング 14. ハイパーパラメータ 15. レート減衰 16. 学習率の調節 17. GPU 18. 訓練データ 19. 評価データ 20. データ前処理 21. オンライン学習 22. モデル選択 23. モデルの汎化性能 24. ドロップアウト 25. 隠れ層の数 26. イテレーション 27. 正則化 28. コスト関数 29. 特徴量 30. 検証データ