update.はじめにディープラーニングではエポック毎にミニバッチの学習データをランダムにシャッフルするのが一般的みたいなのでその効果を確かめてみました。1.8.0学習内容エポック毎にミニバッチの学習データを固定にした際とランダムにした際の違いを確認します。学習させるのはchainerでsin関数を学習させてみた際と同じsin関数です。ランダムミニバッチの学習データを固定とランダムに切り替えています。固定時(fixed)のコードはテスト時によく用いられる手法と同じです。平均二乗誤差関数(mean_squared_error)パラメータは例のごとく全て適当。とランダム時で誤差に10倍程度の差がでました。前評判通りランダムにした方がよい結果です。学習データ全体をランダムにシャッフルした場合も確認しました。学習データ全体をランダムにシャッフルすると固定時もランダム時と遜色がない結果になりました。エポック毎のバラツキは固定時の方がよいです。yまとめsin関数を学習する際にミニバッチの学習データをエポック毎にランダムシャッフルするとしないときと比べて誤差が10倍程度よくなりました。学習データ全体をランダムするとどちらもよい結果になりました。sin関数などの特定の条件に限るのかもしませんが、データ全体をランダムシャッフル、ミニバッチの学習データを固定する方法も試す価値ありです。upLoginユーザーは見つかりませんでした。