Что такое оптимизатор и зачем он нам нужен? Оптимизаторы используются для изменения свойств вашей нейронной сети, таких как веса и скорости обучения, чтобы минимизировать потери или затраты при обратном распространении. · Градиентный спуск Градиентный спуск — это итеративный алгоритм оптимизации машинного обучения для уменьшения функции стоимости, или, можно сказать, градиентный спуск находит глобальные минимумы при обучении глубоких нейронных сетей. Но может ловушка на локальных..

Верьте в AdaBelief Введение Все типы нейронных сетей и многие алгоритмы машинного обучения оптимизируют свои функции потерь с помощью алгоритмов оптимизации на основе градиентов. Существует несколько таких алгоритмов оптимизации или оптимизаторов, которые используются для обучения моделей - RMSprop, Stochastic Gradient Descent (SGD), Adaptive Moment Estimation (Adam) и многие другие. При определении эффективности оптимизатора необходимо учитывать два основных показателя:..