Какие методы применяются в современном машинном обучении для оптимизации функции потерь?

Некоторые методы, которые применяются в современном машинном обучении для оптимизации функции потерь:

• Градиентный спуск и его вариации. scienceforum.ru Фундаментальный алгоритм оптимизации, который используется для минимизации функции потерь. scienceforum.ru Алгоритм вычисляет, как сильно изменится функция потерь при каждом изменении весов модели, и корректирует эти веса, чтобы потери уменьшались. gimal-ai.ru
• Адаптивные методы оптимизации. dzen.ru Изменяют шаг обучения в процессе обучения, что позволяет модели быстрее сходиться к оптимальному решению. dzen.ru Один из популярных адаптивных методов — Adam (Adaptive Moment Estimation). dzen.ru
• Регуляризация. dzen.ru gimal-ai.ru Метод, который позволяет избежать переобучения, добавляя штраф за слишком сложную модель. dzen.ru Это помогает сделать модель менее подверженной влиянию шумов и улучшить её способность к обобщению. dzen.ru
• Обратное распространение ошибки (backpropagation). gimal-ai.ru Используется в глубоком обучении, особенно в нейронных сетях. gimal-ai.ru Вычисляются производные функции потерь для всей сети, и веса корректируются с учётом этих данных. gimal-ai.ru
• Эвристические и метаэвристические методы. scienceforum.ru Например, генетические алгоритмы. scienceforum.ru Они работают с популяцией решений, сочетая и мутируя их, чтобы найти оптимальные или подоптимальные решения. scienceforum.ru
• Инструменты автоматического подбора гиперпараметров. sky.pro Такие как Bayesian Optimization и Population-Based Training, позволяют эффективно находить оптимальные конфигурации функций потерь и методов их оптимизации, что особенно важно при работе со сложными моделями. sky.pro