【glossary】学習率(learning rate)

学習率（learning rate）とはモデルが学習する速さを制御するパラメータのことです。

学習率とはニューラルネットワークの学習プロセスにおいて各パラメーターがどれだけ素早く学習されるかを制御するハイパーパラメータの事です。GPTのような深層学習モデルでは、損失関数（loss function）を最小化するためにパラメーター（重みとバイアス）が更新されます。

学習プロセス中にモデルが訓練データからエラー（損失）を計算します。このエラーをバックプロパガーション（逆伝播）アルゴリズムを用いて各パラメータに対するエラーの勾配（gradient）を計算します。この勾配によりパラメータを更新します。学習率はパラメータの更新量を制御します。

学習率が大きいと訓練は速く進みますが、損失関数の最小値を通り越してしまう可能性があります。逆に学習率があまりにも小さいと訓練は非常に遅くなり、全体としての学習が不十分になったり、局所最小値で停止してしまうことがあります。

以上で分かるとおり、学習率はモデルの訓練と性能に大きく影響します。ゆえに学習率の調整は重要な課題の一つです。一般的には、学習率はエポック（全データを一度学習する周期）ごとに調整されるのが効率的です。

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