今日、ランダム化は、機械学習技術の効率と精度を高めるためによく採用されている。たとえば、ニューラルネットワークの構成が偏らないように、初期のパラメーターをランダムに選ぶことが多い。探索空間が大きいほど、優れた構成を見つける可能性が高まる。
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今日、ランダム化は、機械学習技術の効率と精度を高めるためによく採用されている。たとえば、ニューラルネットワークの構成が偏らないように、初期のパラメーターをランダムに選ぶことが多い。探索空間が大きいほど、優れた構成を見つける可能性が高まる。