Как можно ускорить сходимость в градиентных методах настройки нейронных сетей?

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

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

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