ハイパーパラメータ (Hyper Parameter)
ハイパーパラメータ (Hyper Parameter)とは、モデルの学習器のパラメータです。学習前にユーザーが設定します。
具体的にはモデルの構造や学習アルゴリズムを指します。
深層学習ではネットワークの層数、各層の幅、活性化関数やOptimizerの種類、学習率、正則化、バッチ処理、学習率スケジューリング、初期値などが該当します。
ハイパーパラメータがモデル精度に及ぼす影響は大きく、CAEのサロゲートモデル構築においてもそのチューニングは不可欠です。
NCSにおいてもハイパーパラメータを設定・変更することが可能です
サイバネットのAIソフトウェア・ソリューション
サロゲートモデル構築のための深層学習ソフトウェア Neural Concept Studio
Neural Concept Studio (NCS) は、設計プロセスを劇的に加速する深層学習ベースのソフトウェアです。既存の形状パターンやシミュレーションデータからサロゲート(代理)モデルを構築することで、設計変更に対する解析結果が最短数ミリ秒で出力されます。
AI画像認識カスタムソリューション
製造業特化の欠陥検出AIソリューションです。お客様の工場ごとに最適化されたフルオーダーメイドAIだからこそ、他社の汎用AIでは検出できない微細な欠陥も検出可能に。金属・樹脂・塗装・半導体など、あらゆる検査ニーズに対応します。