Dropoutの理論とMC Dropoutによる不確実性推定
Dropout は、ニューラルネットワークの過学習を防ぐ正則化手法として広く使わ...
データ拡張の手法一覧 — 画像・テキスト・時系列への適用
データ拡張（Data Augmentation）は、既存の訓練データに変換を加え...
Early Stoppingの理論 — L2正則化との等価性を導出する
早期終了（Early Stopping）は、検証誤差の推移を監視し、過学習が始ま...
勾配クリッピングの理論と実装
勾配クリッピング（Gradient Clipping）は、勾配爆発を防ぐための手...
Mixed Precision Trainingで学習を高速化する方法
混合精度学習（Mixed Precision Training）は、FP32とF...
【PyTorch】分散学習（DDP/FSDP）の仕組みと実装
分散学習は、複数のGPUやノードを使ってモデルの訓練を並列化する技術です。大規模...
チェックポイント管理のベストプラクティス
チェックポイント管理は、深層学習の訓練において重要な実践的スキルです。訓練中のモ...
TensorBoardとW&Bによる実験トラッキング入門
実験トラッキングは、機械学習プロジェクトを効率的に管理するために不可欠です。Te...
スケーリング則の数学 — Kaplan則とChinchilla則を導出する
スケーリング則（Scaling Laws）は、言語モデルの性能がパラメータ数、デ...
【深層学習】誤差逆伝播法をわかりやすく解説
ディープラーニングの学習をしていると、最も難解に思えるのが、誤差逆伝播法(Bac...