Некоторые методы оптимизации в обучении нейронных сетей:

• Градиентный спуск. 1 Метод для минимизации функции потерь в машинном обучении. 1 Основная идея — обновлять параметры модели в направлении, противоположном градиенту функции потерь. 1
• Стохастический градиентный спуск (SGD). 1 Вариант градиентного спуска, при котором обновление параметров происходит после вычисления градиента на основе одного обучающего примера или небольшого пакета примеров. 1
• Адаптивные методы (AdaGrad, RMSprop, Adam). 12 Динамически настраивают скорость обучения для каждого параметра на основе истории градиентов. 2
• Методы ускорения сходимости. 2 Позволяют начать обучение с высокой скорости для быстрого продвижения, а затем постепенно снизить её для более точной настройки весов. 2
• Ансамблевые методы. 3 Вместо одной нейросети независимо обучают несколько архитектур, а во время тестирования берут их усреднённый результат. 3 Это помогает уменьшить переобучение и улучшить эффективность модели. 3
• Метод Ньютона. 4 Для обновления параметров модели использует как производные первого порядка (градиент), так и производные второго порядка (гессиан). 4

Выбор метода зависит от решаемой задачи, сложности нейронной сети и доступных вычислительных ресурсов. 4