From:山極綾子
いま、私の身に「延々と続く」恐ろしいことが起きています。
具体的には、私の「爪」が延々と続くループに巻き込まれているのです。
その現象の始まりは、おしゃれになりたかったこと、それだけでした。
ことの発端は数年前。
ネイルってかわいい！
ただのマニキュアだとすぐに落ちてしまうから、ジェルネイル
（赤外線で固まるネイルを使って、分厚く、固くすることができるネイル）にしよう！
と思い立ち、ネイルサロンに訪問。
器用なお姉さんの手により素敵な装飾が施された私の爪でしたが、怖いのはここからでした。
爪がもろくなってしまっている…！
それもそのはず。
ネイルをすることで爪の皮膚呼吸ができなくなり、また、
ネイルをつけるとき・外すときに表面を削る関係で、どんどん薄くなってしまっていたのです。
そしてこの悪影響は、ネイルをやめてしばらくたっても終わりません。
なぜならば、爪が割れやすくなってしまっていて、少し伸びても割れて短くなる…。
そんな延々と続くループに巻き込まれてしまったのです。
これを解決するには、可愛くない爪を我慢しながらしばらくの間我慢するか、
再びネイルをするしかありません。
そしてネイルをすれば、さらに爪は弱くなり…。
負のループの完成です。
実際のところ、多少爪が可愛くなくても目をつぶればいいだけなので、
私個人は前者を選んで爪の回復に努めているのですが。
それでも、時折可愛い爪に戻したい気持ちになることは多々あります。
一度始めたらやめられない。
とても恐ろしいものです。
ところで、ループと言えば機械学習でも計算をループさせることが多々あります。
実はこのループも「どこで脱出するか」が重要になります。
機械学習におけるループのほとんどは、適切なパラメータを計算するためのものです。
モデルが複雑になればなるほど最適なパラメータを求めることが難しくなり、
データを追加したり更新するパラメータを変えながら、徐々に最適解を探すことになります。
そしてその際、計算のループに入ります。
では、そのループの抜け時はいつなのか。
そのタイミングを計る方法のひとつが検証用データを用意することです。
モデル学習用のデータだけを使っていると、（ほとんどの場合）
ループを回せば回すほど精度が上がるのですが、
それでは汎用的に「どんなデータにも当てはまる」モデルにはなりません。
そこでモデル学習用以外の検証用データを用意することで、
疑似的に精度を評価することができます。
より効果的な検証用データの選択方法に関する研究もなされているなど、実は奥深い分野です。
仕事上のループと言えばPDCAサイクルなどが思い当たるのですが、
こちらもループを脱出すべき適切なタイミングがあるのでしょうか…。
山極綾子
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