Mbinu za uboreshaji kulingana na gradient hutumiwa kwa kawaida katika uboreshaji kupata thamani ya chini zaidi (au ya juu zaidi) ya chaguo za kukokotoa. Mbinu hizi hutegemea upinde rangi (au derivative sehemu) ya chaguo za kukokotoa ili kusasisha vigezo mara kwa mara hadi kiwango cha chini (au cha juu zaidi) kifikiwe.
Jukumu la mbinu za uboreshaji kulingana na gradient ni kutafuta kwa ufanisi nafasi ya kigezo na kupata maadili bora ambayo hupunguza utendakazi wa lengo. Hii ni muhimu sana katika kujifunza kwa mashine na kujifunza kwa kina, ambapo lengo ni kupunguza utendaji wa upotevu ambao hupima tofauti kati ya thamani zilizotabiriwa na za kweli.
Mbinu za uboreshaji kulingana na gradient kama vile Stochastic Gradient Descent (SGD), Momentum, AdaGrad, na Adam hutumiwa sana katika kujifunza kwa kina kutoa mafunzo kwa miundo changamano yenye mamilioni ya vigezo. Mbinu hizi mara kwa mara husasisha vigezo kulingana na upinde rangi ya kitendakazi cha upotevu kwa heshima na kila kigezo, hadi kielelezo kigeuke kuwa hasara ya chini zaidi.
Kwa ujumla, mbinu za uboreshaji kulingana na upinde rangi zina jukumu muhimu katika kuboresha utendaji kazi changamano na kupata thamani bora za matumizi mbalimbali, ikiwa ni pamoja na kujifunza kwa mashine, uhandisi, fedha na zaidi.
Tarehe ya kuchapishwa: