Какие существуют способы применения градиентов в машинном обучении?

Некоторые способы применения градиентов в машинном обучении:

• Градиентный спуск. blog.skillfactory.ru www.mygreatlearning.com Это алгоритм оптимизации, который помогает минимизировать ошибки в модели машинного обучения. habr.com Градиенты функции потерь помогают найти параметры модели, которые уменьшают ошибку предсказаний на обучающей выборке. blog.skillfactory.ru
• Стохастический градиентный спуск (SGD). habr.com yourtodo.life Вариант градиентного спуска, при котором обновление параметров происходит после вычисления градиента на основе одного обучающего примера или небольшого пакета примеров. yourtodo.life Это делает процесс быстрее и менее ресурсоёмким по сравнению со стандартным градиентным спуском. yourtodo.life
• Пакетный градиентный спуск. www.geeksforgeeks.org Вариант алгоритма градиентного спуска, в котором весь набор данных используется для вычисления градиента функции потерь относительно параметров. www.geeksforgeeks.org На каждой итерации алгоритм вычисляет средний градиент функции потерь для всех обучающих примеров и соответствующим образом обновляет параметры модели. www.geeksforgeeks.org
• Добавление моментума, или импульса. blog.skillfactory.ru Вместо расчёта новых градиентов используется среднее по прошлым градиентам, чтобы стабилизировать и ускорить обучение. blog.skillfactory.ru
• Адаптивные методы (AdaGrad, RMSprop, Adam). yourtodo.life Адаптируют скорость обучения индивидуально для каждого параметра, что помогает более эффективно оптимизировать «сложные» параметры. yourtodo.life
• Изменение скорости обучения. yourtodo.life Периодическое уменьшение скорости обучения или использование расписаний скорости обучения может помочь уточнить поиск минимума. yourtodo.life

Выбор подходящего метода градиентного спуска зависит от конкретной проблемы, желаемых компромиссов, а также доступного оборудования и вычислительных мощностей. www.geeksforgeeks.org