他の記事や視点から見た場合、第二次最適化手法が深層学習に与える影響はどういうものだろうか
第二次最適化手法は、深層学習に大きな影響を与えています。これらの手法は勾配降下法よりも収束速度が速く、特に平坦な領域や急峻な領域で効果を発揮します。また、ハイパーパラメータの調整が難しいという問題点も解決されます。しかし、第二次最適化手法は計算コストが高いため、実装上の課題がありました。この論文で提案されたFNGD（高速自然勾配降下）手法は、この課題に対処する新しいアプローチです。