Какие существуют методы оптимизации в обучении нейронных сетей?

Некоторые методы оптимизации в обучении нейронных сетей:

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

Выбор метода зависит от решаемой задачи, сложности нейронной сети и доступных вычислительных ресурсов. www.geeksforgeeks.org