あれ？メモどこいった？

From:山極綾子

絶対書いたはずなのに！

しかも、ちゃんとかなり考えて書いたはずなのに！

なんなら、渾身の力作だったはずなのに…！

何かを考えるとき、紙に書くのが大好きで良く使います。

PCの方が楽かも？と思うことが無いわけではないのですが、

紙にまとめていく感じがとても好きで、ついつい使ってしまいます。

具体的には、裏紙をいつも数枚用意しておいて、何か考えることができればその裏紙へ。

書いているうちに頭が整理されてきて、いいアイデアが出るような気がしています。

紙に書くことそれ自体はとても気に入っているのですが、一つだけ困ったことが発生します。

それは、無くなってしまうことです。

あんなにきちんと練りこんだもの、どこに行ったの！？

メモを無くしてしまったことは一度や二度ではありません。

無くなったことの衝撃が大きすぎて、その印象が大きいだけかもしれませんが、

それはさておき。

どこかに行ってしまったときの悲しさと言えば、かなりしょんぼりしてしまいます。

前に書いた内容を超えられるかな。

ああ、時間がもったいない…。

不安や後悔にさいなまれながらも、何とか「前より良い物を！」と

自分を奮い立たせて臨んでいます。

多少記憶に残っている部分もあるのですが、いかんせんすべてを覚えておくことは無理なので、

再度作成したものは、最初とは微妙に違っています。

きっと、新しく作ったものの方がいいはず。

そう信じて進めるしかありません。

ところで、やる度に変わってしまうものが、機械学習にもあります。

それはパラメータです。

例えば二次方程式の解のように必ず一意に決まるものであればそれで問題ないのですが、

機械学習で得るパラメータのほとんどはその通りには行きません。

その時サンプリングしてきたデータにも依存しますし、同じデータを使っていても、

パラメータの計算過程で変わってしまうこともあります

（これは主に、初めに使う値に依存するためです。初期値依存、と呼ぶことが多いです）。

毎回変わってしまうと、そのデータの信ぴょう性に疑問符がついてしまうことは

想像に難くありません。

得られる結果の安定性についても考える必要がありそうです。

山極綾子

P.S.

得られるパラメータが変わる、と言えば、パラメータの学習方法の違いによる影響もあります。

同じモデリング手法を使っていても、そのパラメータを学習するための方法が

複数あることが多々あります。

そんな時は、それぞれの手法のメリット・デメリットをしっかり理解することが欠かせません。

P.P.S.

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