はじめに：学習が止まってしまう「プラトー現象」
ディープラーニングのモデルを学習させていると、最初は順調に損失が下がり、精度が向上していたのに、ある時点からパタッと学習が進まなくなることがあります。まるで登山中に平坦な場所にたどり着いてしまったかのように、進歩が見られなくなるこの現象を「プラトー（Plateau）」と呼びます。
プラトーは、ディープラーニング初学者から熟練者まで、誰でも遭遇する可能性のある一般的な問題です。 この記事では、プラトーとは何か、なぜ発生するのか、そしてどのように乗り越えればよいのかを、初心者にも分かりやすく解説します。
プラトーの2つの意味
「プラトー」という言葉には、一般的な意味と専門的な意味があります。
- 一般的な意味: 高原・台地
フランス語が語源で、地理学的には「高原」や「台地」を指す言葉です。 学習の進捗をグラフにした際に、性能向上が止まって平坦になる様子が、この高原の地形に似ていることから名付けられました。 - ディープラーニングにおける意味: 学習の停滞期
ディープラーニングの文脈では、損失関数の値が減少しなくなり、モデルの精度が向上しない学習の停滞状態を指します。 この状態に陥ると、どれだけ学習を続けても性能が改善されず、計算リソースと時間を無駄にしてしまう可能性があります。
なぜプラトーは発生するのか？
プラトーが発生する主な原因はいくつか考えられます。これらを理解することが、適切な対策を講じる第一歩となります。
- 鞍点（あんてん、Saddle Point）
ディープラーニングの学習は、損失という名の山の谷底（最適解）を探す旅に例えられます。このとき、谷底ではないのに勾配（傾き）がほぼゼロになる平坦な場所が存在します。 これが「鞍点」と呼ばれる場所で、馬の鞍のように、ある方向から見ると谷ですが、別の方向から見ると山になっている複雑な地形です。 鞍点にはまってしまうと、傾きが小さいため、そこからなかなか抜け出せなくなり、学習が停滞します。 - 不適切な学習率
学習率とは、モデルのパラメータを一度にどれだけ更新するかを決める「歩幅」のようなものです。- 学習率が小さすぎる場合: 歩幅が小さすぎると、なかなか谷底にたどり着けず、プラトーのような平坦な場所で学習が停滞しやすくなります。
- 学習率が大きすぎる場合: 歩幅が大きすぎると、最適解を飛び越えてしまい、いつまでも谷底にたどり着けずに学習が不安定になります。
- データやモデルの問題
データセットの質が低い、量が不足している、あるいはモデルの構造が単純すぎてデータの複雑なパターンを捉えきれない場合なども、学習の停滞を引き起こす原因となります。
プラトーを乗り越えるための対策
プラトーは厄介な問題ですが、幸いなことに、それを乗り越えるための様々なテクニックが確立されています。ここでは代表的な対策を紹介します。
| 対策 | 説明 |
|---|---|
| 学習率の調整 | 最も基本的かつ効果的な対策です。学習が停滞したら、学習率を小さくしてみるのが定石です。また、学習の進捗に応じて学習率を自動で変化させる「学習率スケジューリング」という手法が非常に有効です。 |
| オプティマイザの変更 | SGDのような基本的なオプティマイザから、AdamやRMSpropといった適応的な学習率を持つアルゴリズムに変更することで、プラトーを抜け出しやすくなることがあります。 これらのオプティマイザは、過去の勾配情報を考慮してパラメータごとに学習率を自動調整してくれます。 |
| バッチ正規化の導入 | 各層の入力を正規化する「バッチ正規化（Batch Normalization）」をモデルに組み込むことで、勾配の流れが安定し、学習が進みやすくなります。 これにより、学習率の設定にもある程度寛容になります。 |
| モデル構造の見直し | 活性化関数をReLUに変更したり、層の数を増やしたり減らしたりするなど、モデルの表現力を見直すことも一つの手です。 |
コードで見るプラトー対策：ReduceLROnPlateau
TensorFlow/Kerasでは、プラトーを検知して自動的に学習率を下げてくれる便利なコールバックReduceLROnPlateauが用意されています。 これを使うことで、手動で学習率を調整する手間を省けます。
以下は、KerasでReduceLROnPlateauを使用する簡単な例です。
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense
from tensorflow.keras.callbacks import ReduceLROnPlateau
# モデルの構築（例）
model = Sequential([
Dense(64, activation='relu', input_shape=(784,)),
Dense(10, activation='softmax')
])
model.compile(optimizer='adam',
loss='categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
# ReduceLROnPlateau コールバックの定義
# val_loss（検証データの損失）を監視し、3エポック改善が見られなければ
# 学習率を0.2倍にする
reduce_lr = ReduceLROnPlateau(monitor='val_loss', factor=0.2,
patience=3, min_lr=0.00001)
# モデルの学習時にコールバックを渡す
# model.fit(x_train, y_train, validation_data=(x_val, y_val),
# epochs=50,
# callbacks=[reduce_lr])
このコードでは、patience=3と設定しているため、検証データの損失（val_loss）が3エポック連続で改善しなかった場合に、学習率が現在の値の0.2倍に引き下げられます。 これにより、学習の停滞期に自動で「てこ入れ」を行い、プラトーからの脱出を試みることができます。
まとめ
ディープラーニングにおける「プラトー」は、学習が停滞する一般的な現象ですが、恐れる必要はありません。その原因を理解し、今回紹介したような対策を一つずつ試していくことが重要です。
特に学習率の調整はプラトー対策の基本です。ReduceLROnPlateauのような便利なツールを活用しながら、トライアンドエラーを繰り返し、より良いモデルの構築を目指しましょう。