局所最適解（きょくしょさいてきかい、Local Optimum）とは、最適化問題において、ある限られた範囲内では最適な解であるものの、より広範な範囲においてはさらに良い解が存在する状態を指します。機械学習や深層学習におけるモデルの学習過程では、この局所最適解に陥ることが、モデルの性能を制限する要因の一つとなります。
局所最適解の概念
最適化問題では、目的関数（損失関数）を最小化（または最大化）する解を探索します。この際、探索空間には複数の極小値（または極大値）が存在することがあります。
- 大域的最適解（Global Optimum）
- 探索空間全体において、目的関数を最も最小化（または最大化）する解です。
- 局所最適解（Local Optimum）
- ある限られた範囲内では、目的関数を最小化（または最大化）する解ですが、探索空間全体では、さらに良い解が存在します。
機械学習における局所最適解
機械学習モデルの学習では、モデルのパラメータを調整することで、損失関数を最小化しようとします。しかし、損失関数が複雑な形状を持つ場合、勾配降下法などの最適化アルゴリズムは、局所最適解に陥りやすく、大域的最適解を見つけることが困難になります。
局所最適解への対策
局所最適解への対策として、以下のような手法が用いられます。
- 初期値の工夫
- パラメータの初期値を適切に設定することで、局所最適解に陥りにくくすることができます。
- 最適化アルゴリズムの選択
- モーメンタムやAdamなど、局所最適解から脱出しやすい最適化アルゴリズムを使用します。
- 確率的勾配降下法（SGD）
- 確率的な要素を導入することで、局所最適解から脱出しやすくします。
- アンサンブル学習
- 複数のモデルを学習し、それらの予測を組み合わせることで、局所最適解の影響を軽減します。
局所最適解の重要性
局所最適解は、機械学習モデルの性能を評価する上で重要な概念です。モデルが局所最適解に陥っている場合、学習データを増やしたり、モデルの構造を複雑にしたりしても、性能向上が見込めないことがあります。そのため、局所最適解への対策を講じることが、高性能なモデルを構築するために不可欠です。
