「学習係数」とはどういう意味ですか？

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学習係数（LC）は、ディープニューラルネットワーク（DNN）の複雑さを測る方法なんだ。モデルの複雑さについて話すとき、自由パラメータの数をよく見るけど、パラメータを数えるだけじゃ全体像は見えないんだよね。だって、パラメータがたくさんあっても、トレーニングデータをよく覚えているモデルもあるから。

学習係数は、モデルがやってることを説明するのに実際に必要なパラメータの数に焦点を当ててる。モデルの設定の中で特定の特徴が学習プロセスに影響を与えることを研究している分野からの洞察を持ってきてるんだ。

この新しい指標は、私たちが使うトレーニング方法がDNNの本当の複雑さにどう影響するかを理解するのに役立つよ。いろんな種類のモデルでテストされていて、モデルがどれくらいよく学習してパフォーマンスを発揮するかについての重要な情報を明らかにできることがわかってる。学習係数は、複雑なモデルを持つこととシンプルに保つことのバランスを明確にするのに役立つ。