学習係数

学習係数（学習率）とは、ニューラルネットなどでパラメータを更新するときに、「1回でどれくらいの大きさで動かすか」を決める値です。

大きすぎると最適解を飛び越して発散し、小さすぎると学習が遅く進まなくなります。適切な値の設定が学習の成否を大きく左右します。

ハイパーパラメータの中でも特に重要で、Adam などの最適化手法はこの調整を自動化する工夫を含んでいます。