Metode optimizacije temeljene na gradijentima obično se koriste u optimizaciji za pronalaženje minimalne (ili maksimalne) vrijednosti funkcije. Ove se metode oslanjaju na gradijent (ili djelomičnu derivaciju) funkcije za iterativno ažuriranje parametara dok se ne dosegne minimum (ili maksimum).
Uloga metoda optimizacije temeljenih na gradijentu je učinkovito pretraživanje prostora parametara i pronalaženje optimalnih vrijednosti koje minimiziraju funkciju cilja. Ovo je osobito korisno u strojnom učenju i dubokom učenju, gdje je cilj minimizirati funkciju gubitka koja mjeri razliku između predviđenih i pravih vrijednosti.
Metode optimizacije temeljene na gradijentu kao što su Stochastic Gradient Descent (SGD), Momentum, AdaGrad i Adam naširoko se koriste u dubokom učenju za treniranje složenih modela s milijunima parametara. Ove metode iterativno ažuriraju parametre na temelju gradijenta funkcije gubitka s obzirom na svaki parametar, sve dok model ne konvergira minimalnom gubitku.
Općenito, metode optimizacije koje se temelje na gradijentu igraju ključnu ulogu u optimizaciji složenih funkcija i pronalaženju optimalnih vrijednosti za različite primjene, uključujući strojno učenje, inženjerstvo, financije itd.
Datum objave: