質問: ニューラルネットワークに関する質問です。 ニューラルネットワークでロジスティック回帰を実施するときは学習率や更新回数などを指定しますよね?一方、一般化線形モデルにおけるロジスティック回帰を実施するときにそのようなものを指定した覚えがありません( Rで言うとglm() )。。。 一般化線形モデルでは学習率などを設定していないんですか??それとも、内部的に何らかの処理がされているのですか?? 双方の数式を示して、ご説明いただければ幸いです
回答: 一般的にロジスティック回帰する際はニュートン法を使ったほうが解を得るまでが速いのではないでしょうか。 http://thelaziestprogrammer.com/sharrington/math-of-machine-learning/solving-logreg-newtons-method 学習率というのは勾配にかかる係数のことと認識しています。 普通の線形モデルだとこの係数は最適値が決まります。 一般的なニューラルネットワークではこの係数が決まらなくて、学習率というものがあるのではないでしょうか。