③ ディープラーニングの概要 ／ 16. 最適化手法
バッチ学習とは
バッチ学習とは、全訓練データを用いて一度に勾配を計算し、重みを更新する学習方式です。計算は安定しますが、計算コストが高い点が弱点です。
この用語はG検定シラバスの「16. 最適化手法」に含まれます。 章全体の用語は用語解説③（全52語）にまとまっています。
一言でいうと
1回の更新に全データをまとめて使う学習方式です。
長所と短所
全データの勾配を平均するため、更新の方向が正確で安定します。損失は素直に下がっていきます。
一方、1回更新するために毎回全データを処理する必要があり、データが大きいと現実的でなくなります。メモリにも収まりません。また揺らぎがないため局所最適解から抜け出しにくい面もあります。
3つの学習方式の整理
なぜ深層学習で使われないのか
深層学習で扱うデータは、全件を一度にメモリへ載せられない規模になることが普通です。物理的に実行できません。
さらに1回の更新に全データを使うのは効率が悪く、揺らぎがないため局所最適解から抜け出しにくいという弱点もあります。実務の標準はミニバッチ学習です。
混同しやすい用語との違い
| 用語 | ポイント |
|---|---|
| バッチ学習 | 全データで更新。安定するがコスト大 |
| ミニバッチ学習 | 小分けにして更新。効率と安定のバランスが良い |
| オンライン学習 | データが届くたびに更新。リアルタイム向き |
🎯 G検定での押さえどころ
- 全訓練データで一度に勾配を計算する
- 安定するが計算コストが高い
- ミニバッチ学習・オンライン学習との違いを押さえる
⚠️ よくある誤りの選択肢
- 「バッチ学習は一部のデータだけで勾配を計算する」→ 誤り。全データを使います
📘 もっと深く学ぶ
- 数式レベルまで踏み込んだ解説 → 医療AIナビ「基本的なアルゴリズム」（E資格向け）
関連する用語
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