Для ускорения сходимости в градиентных методах настройки нейронных сетей можно использовать следующие подходы:

• Учёт момента (Momentum). 1 Это помогает алгоритму быстрее двигаться через плоские области пространства параметров и эффективнее преодолевать локальные минимумы. 1
• Метод Nesterov Accelerated Gradient (NAG). 1 Он учитывает направление градиента в будущем шаге, что позволяет более эффективно корректировать параметры. 1
• Адаптивные методы оптимизации. 13 Например, AdaGrad, AdaDelta и Adam динамически настраивают скорость обучения для каждого параметра на основе истории градиентов. 3
• Постепенное снижение скорости обучения. 3 Это позволяет начать обучение с высокой скорости для быстрого продвижения, а затем постепенно снизить её для более точной настройки весов. 3
• Циклические методы. 3 Они периодически увеличивают и уменьшают скорость обучения по треугольному или косинусному закону. 3 Это помогает обходить локальные минимумы и плато на поверхности потерь, ускоряя сходимость. 3
• Методы «тёплого» перезапуска оптимизации. 3 Когда функция потерь перестаёт уменьшаться, оптимизация перезапускается с увеличенной скоростью обучения. 3 Это помогает выбраться из неоптимальных точек и продолжить обучение. 3

Выбор конкретных методов и их гиперпараметров требует экспериментального подбора для каждой задачи и архитектуры. 3