Градиентный спуск применяется в современных алгоритмах машинного обучения для минимизации функции потерь. 13 Основная идея состоит в обновлении параметров модели в направлении, противоположном градиенту функции потерь. 1

Некоторые способы применения градиентного спуска:

• Стохастический градиентный спуск (SGD). 1 Обновление параметров происходит после вычисления градиента на основе одного обучающего примера или небольшого пакета примеров. 1 SGD позволяет модели быстро обновляться и адаптироваться, используя только небольшой подвыбор данных на каждом шаге обновления. 1
• Momentum. 1 Учёт предыдущих изменений параметров модели при текущем обновлении. 1 Это придаёт «инерцию» обучению, что помогает алгоритму ускоряться в плоских областях и эффективнее преодолевать локальные минимумы. 1
• AdaGrad. 1 Алгоритм оптимизации, который автоматически адаптирует скорость обучения для каждого параметра модели. 1 Он позволяет различным параметрам обновляться с разной скоростью, что особенно эффективно в задачах с разреженными данными. 1