ハイパーパラメータを調整する

Deep Learningにおいては複数のハイパーパラメータを調整する必要がある. それらを調整することで学習の効率や精度を向上させることができる. ここでは値の調整のみでなく手法の選択も含めた列挙する. ・学習係数初期値 ・最適化関数の選択 ・最適化関数パラメータ ・DropoutのDrop率 ・Convolutionのフィルタサイズ ・Convolutionのチャンネル数 ・重みの初期化 ・Epoch数 ・層の数 ・活性化関数の選択