この記事では、深層ニューラルネットワーク（DNN）がその内部パラメータの変動を利用して最適化を行い、高い性能を発揮するメカニズムについて探求しています。特に、学習率がこれらのパラメータ変動に与える影響を系統的に調査し、異なる学習率を用いたモデルのトレーニングを通じて、重みやバイアスの変動の大小と特性を分析しています。研究の結果、学習率の設定がどのように変動パターンやモデルの最終的な精度に結びつくのかが明らかになり、最適化プロセスやハイパーパラメータ調整に関する洞察が得られました。この研究は、学習中の探索と活用のトレードオフにおける学習率の役割を理解するための重要な貢献をしています。