Các phương pháp tối ưu hóa dựa trên độ dốc thường được sử dụng trong tối ưu hóa để tìm giá trị tối thiểu (hoặc tối đa) của một hàm. Các phương pháp này dựa vào độ dốc (hoặc đạo hàm riêng) của hàm để cập nhật lặp lại các tham số cho đến khi đạt đến giá trị tối thiểu (hoặc tối đa).
Vai trò của các phương pháp tối ưu hóa dựa trên độ dốc là tìm kiếm hiệu quả không gian tham số và tìm các giá trị tối ưu để giảm thiểu hàm mục tiêu. Điều này đặc biệt hữu ích trong học máy và học sâu, trong đó mục tiêu là giảm thiểu hàm mất mát đo lường sự khác biệt giữa giá trị dự đoán và giá trị thực.
Các phương pháp tối ưu hóa dựa trên độ dốc như Stochastic Gradient Descent (SGD), Momentum, AdaGrad và Adam được sử dụng rộng rãi trong học sâu để đào tạo các mô hình phức tạp với hàng triệu tham số. Các phương pháp này cập nhật lặp lại các tham số dựa trên độ dốc của hàm mất mát đối với từng tham số, cho đến khi mô hình hội tụ đến mức mất mát tối thiểu.
Nhìn chung, các phương pháp tối ưu hóa dựa trên độ dốc đóng một vai trò quan trọng trong việc tối ưu hóa các chức năng phức tạp và tìm giá trị tối ưu cho nhiều ứng dụng, bao gồm học máy, kỹ thuật, tài chính, v.v.
Ngày xuất bản: