Metodele de optimizare bazate pe gradient sunt utilizate în mod obișnuit în optimizare pentru a găsi valoarea minimă (sau maximă) a unei funcții. Aceste metode se bazează pe gradientul (sau derivata parțială) a funcției pentru a actualiza iterativ parametrii până când se atinge un minim (sau maxim).
Rolul metodelor de optimizare bazate pe gradient este de a căuta eficient în spațiul parametrilor și de a găsi valorile optime care minimizează funcția obiectiv. Acest lucru este util în special în învățarea automată și în învățarea profundă, unde obiectivul este de a minimiza funcția de pierdere care măsoară diferența dintre valorile prezise și cele adevărate.
Metodele de optimizare bazate pe gradient, cum ar fi Stochastic Gradient Descent (SGD), Momentum, AdaGrad și Adam sunt utilizate pe scară largă în deep learning pentru a antrena modele complexe cu milioane de parametri. Aceste metode actualizează iterativ parametrii pe baza gradientului funcției de pierdere față de fiecare parametru, până când modelul converge la o pierdere minimă.
În general, metodele de optimizare bazate pe gradient joacă un rol crucial în optimizarea funcțiilor complexe și găsirea valorilor optime pentru o varietate de aplicații, inclusiv învățarea automată, inginerie, finanțe și multe altele.
Data publicării: