Metode pengoptimalan berbasis gradien biasanya digunakan dalam pengoptimalan untuk menemukan nilai minimum (atau maksimum) suatu fungsi. Metode ini bergantung pada gradien (atau turunan parsial) dari fungsi untuk memperbarui parameter secara iteratif hingga minimum (atau maksimum) tercapai.
Peran metode optimasi berbasis gradien adalah untuk mencari ruang parameter secara efisien dan menemukan nilai optimal yang meminimalkan fungsi tujuan. Ini sangat berguna dalam pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam, di mana tujuannya adalah untuk meminimalkan fungsi kerugian yang mengukur perbedaan antara nilai prediksi dan sebenarnya.
Metode pengoptimalan berbasis gradien seperti Stochastic Gradient Descent (SGD), Momentum, AdaGrad, dan Adam banyak digunakan dalam pembelajaran mendalam untuk melatih model kompleks dengan jutaan parameter. Metode ini memperbarui parameter secara iteratif berdasarkan gradien fungsi kerugian sehubungan dengan setiap parameter, hingga model konvergen ke kerugian minimum.
Secara keseluruhan, metode pengoptimalan berbasis gradien memainkan peran penting dalam mengoptimalkan fungsi kompleks dan menemukan nilai optimal untuk berbagai aplikasi, termasuk pembelajaran mesin, teknik, keuangan, dan lainnya.
Tanggal penerbitan: