はじめに

G検定では、機械学習・ディープラーニングにおける基礎理論から応用技術まで、幅広い知識が求められる。
中でも「最適化アルゴリズム」は高頻出トピックであり、その中核をなすのが「Adam」だ。

この記事では、G検定の過去問を通じて、Adamの仕組みや他の最適化手法との違いを明確にしながら理解を深めていく。

Contents

問題：Adamに関する記述として最も適切な選択肢を選べ

最適化手法の1つであるAdamの説明として、最も適切な選択肢を選べ。

正解は「3. 移動平均で振動を抑制するモーメンタムと、学習率を調整して振動を抑制するRMSPropを組み合わせている」

Adam（Adaptive Moment Estimation）は、勾配の一次モーメント（平均）と二次モーメント（分散）を活用することで、学習率を各パラメータごとに適応的に調整する手法だ。

このアルゴリズムの特徴を一言でまとめると「モーメンタムとRMSpropの融合」。
具体的には以下の通り：

Adamは、この両者を統合しており、初期値のバイアス補正なども加えられている。これにより、初期学習段階でも安定した更新が可能となる。

誤答の選択肢も詳しく見ていこう。G検定では、正答の理由だけでなく誤答の見極め力も重要となる。

選択肢	内容	誤りの理由
1. AdaGradの手法に対し、勾配の2乗の指数移動を取るように変更している	RMSpropの説明に近いが、Adamの説明には不正確。	Adamは「勾配そのもの」と「勾配の二乗」の両方を指数移動平均する。AdaGradとの直接的な関係ではない。
2. RMSpropにマルコフ連鎖モンテカルロ法を取り入れている	MCMC（マルコフ連鎖モンテカルロ法）はベイズ推論などで使われる手法。	最適化アルゴリズムに直接取り込まれてはいない。Adamとは無関係。
4. 2012年に発表された手法である	Adamの初出は2014年（論文発表は2015年）	2012年はAlexNetが登場した年であり、最適化アルゴリズムの文脈では誤情報となる。

このように、表面だけを読んで判断すると引っかかりやすい選択肢もある。用語の意味と背景にある手法の違いをしっかり把握することが試験対策に直結する。

Adamが人気を集めるのは、「ハイパーパラメータの調整が比較的少なく、学習が安定しやすい」ためだ。

多くのニューラルネットワークの初期学習において、Adamを使えば素早く収束しやすく、深層学習の実装現場でもデフォルトの選択肢として採用されることが多い。

さらに、次のような強みがある。

ただし、万能というわけではなく、最終的な精度が他の手法（例：SGD+Momentum）よりも劣るケースもあるため、タスクによっては他手法との比較検討が必要となる。

Adamは、モーメンタムとRMSpropの利点を融合させた、安定かつ高速な学習が可能な最適化手法だ。
G検定では、その成り立ちや構成要素の理解が問われるため、単語の記憶にとどまらず、他手法との違いを具体的に把握することが合格の鍵となる。

✅ Adamの本質 → モーメンタムとRMSpropのハイブリッド
✅ 誤選択肢の罠 → 他手法との混同や発表年のミスリードに注意
✅ 学習のコツ → 理論と実装両面からの理解が効果的

今後もG検定の過去問を通じて、知識の整理と応用力の向上を図っていこう。