機械学習やディープラーニングを学び始めると、必ず出会う専門用語の一つに「学習係数（がくしゅうけいすう）」があります。これは「学習率（がくしゅうりつ）」とも呼ばれ、AIモデルの性能を大きく左右する非常に重要な設定値です。
この記事では、機械学習の初心者の方でもイメージを掴めるように、学習係数が何であり、なぜ重要なのか、そしてどのように調整すれば良いのかを分かりやすく解説します。
学習係数（学習率）とは？
学習係数とは、一言でいうと「1回の学習でモデルをどれだけ賢くさせるかの度合い」を調整する数値です。 機械学習では、データを使ってモデルを少しずつ賢くしていきますが、その「少しずつ」の度合いを決めるのが学習係数の役割です。
よく、機械学習のプロセスは「山の頂上から谷底（最も良い結果）を探して下りていく」ことに例えられます。このとき、学習係数は「一歩の大きさ（歩幅）」に相当します。 歩幅が大きければ速く進めますが、谷底を飛び越えてしまうかもしれません。逆に歩幅が小さすぎると、谷底にたどり着くまでにとてつもない時間がかかってしまいます。
なぜ学習係数が重要なのか？
学習係数の値は、モデルの学習時間と最終的な性能に直接影響を与えるため、非常に重要です。値が大きすぎても小さすぎても、学習はうまくいきません。
学習係数が大きすぎる場合
学習係数が大きすぎると、モデルのパラメータが一度に大きく更新されすぎます。 山下りの例で言えば、歩幅が大きすぎて谷底を何度も飛び越えてしまい、いつまでたっても目的地にたどり着けない状態（発散）に陥ることがあります。 これでは、学習を進めてもモデルの性能は一向に向上しません。
学習係数が小さすぎる場合
逆に学習係数が小さすぎると、パラメータの更新が少しずつしか進まないため、最適な結果にたどり着くまでに膨大な時間がかかってしまいます。 また、本当の谷底（大域的最適解）ではなく、途中の小さなくぼみ（局所的最適解）にはまってしまい、そこから抜け出せなくなる可能性もあります。
| 設定 | メリット | デメリット |
|---|---|---|
| 大きい | 学習が速く進む可能性がある | 最適な解を通り過ぎてしまい、学習が収束しない（発散する）可能性がある |
| 小さい | 最適な解をより正確に見つけられる可能性がある | 学習に非常に時間がかかる。また、局所的最適解に陥りやすい |
このように、大きすぎず小さすぎない「ちょうど良い」学習係数を見つけることが、効率的で精度の高いモデルを作成する上で不可欠なのです。
学習係数の調整方法
最適な学習係数は、データやモデルの構造によって異なるため、「この値を使えば必ずうまくいく」という万能な値は存在しません。 そのため、いくつかのテクニックを使い分けて調整するのが一般的です。
1. 学習率スケジュール (Learning Rate Schedule)
学習の進行状況に合わせて学習係数を変化させる手法です。 一般的には、学習の初期段階では大きめの学習係数で素早く学習を進め、学習が進むにつれて徐々に学習係数を小さくしていくことで、細やかな調整を行い、最適解にたどり着きやすくします。
代表的な手法には以下のようなものがあります。
- ステップ減衰: 特定の学習回数（エポック）ごとに学習係数を一定の割合で小さくする方法。
- 指数関数的減衰: 学習が進むにつれて、学習係数を指数関数的に滑らかに小さくしていく方法。
- コサインアニーリング: コサイン関数に従って、学習係数を周期的に増減させる方法。局所解から脱出しやすくなる効果が期待できます。
2. 適応的な学習率を持つ最適化アルゴリズム
学習率の調整を自動的に行ってくれる賢いアルゴリズムも存在します。これらの手法は、各パラメータの更新履歴などから、パラメータごとに適切な学習率を適応的に調整してくれます。
現在、多くの場面で標準的に使われているのが「Adam (Adaptive Moment Estimation)」という最適化アルゴリズムです。 Adamは、過去の勾配の情報を効率的に利用することで、安定して高速な学習を実現し、多くの場合で良好な性能を発揮します。 初心者の方は、まずはAdamを使ってみるのがおすすめです。
Pythonコードで見る学習係数
実際にPythonの有名なライブラリであるTensorFlow/Kerasでは、学習係数をどのように設定するのか見てみましょう。モデルをコンパイルする際に、オプティマイザ（最適化アルゴリズム）の引数として指定します。
以下の例では、Adamオプティマイザを使用し、学習係数（`learning_rate`）を `0.001` に設定しています。
import tensorflow as tf
# モデルの構築（例）
model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'), tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])
# Adamオプティマイザをインスタンス化し、学習係数を設定
# learning_rate が学習係数（学習率）にあたる
optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001)
# モデルのコンパイル時にオプティマイザを指定
model.compile(optimizer=optimizer, loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
# これで learning_rate=0.001 で学習が実行される
# model.fit(x_train, y_train, epochs=10) この `learning_rate` の値を変更することで、学習の進み具合をコントロールできます。
まとめ
学習係数（学習率）は、機械学習モデルの訓練を成功させるための、非常に重要な「ハイパーパラメータ」の一つです。
- 学習係数は、モデルの学習における「歩幅」であり、更新の度合いを決めます。
- 大きすぎると学習が不安定になり（発散）、小さすぎると学習に時間がかかりすぎたり、性能が頭打ちになったりします。
- 最適な値は試行錯誤で見つける必要があり、「学習率スケジュール」や「Adam」のような適応的な最適化アルゴリズムを利用するのが効果的です。
学習係数の役割を理解し、適切に調整するスキルは、より高性能なAIモデルを構築するための第一歩です。ぜひ、ご自身のモデルで学習係数を変えてみて、その効果を体感してみてください。