Некоторые способы применения градиентов в машинном обучении:

• Градиентный спуск. 15 Это алгоритм оптимизации, который помогает минимизировать ошибки в модели машинного обучения. 2 Градиенты функции потерь помогают найти параметры модели, которые уменьшают ошибку предсказаний на обучающей выборке. 1
• Стохастический градиентный спуск (SGD). 23 Вариант градиентного спуска, при котором обновление параметров происходит после вычисления градиента на основе одного обучающего примера или небольшого пакета примеров. 3 Это делает процесс быстрее и менее ресурсоёмким по сравнению со стандартным градиентным спуском. 3
• Пакетный градиентный спуск. 4 Вариант алгоритма градиентного спуска, в котором весь набор данных используется для вычисления градиента функции потерь относительно параметров. 4 На каждой итерации алгоритм вычисляет средний градиент функции потерь для всех обучающих примеров и соответствующим образом обновляет параметры модели. 4
• Добавление моментума, или импульса. 1 Вместо расчёта новых градиентов используется среднее по прошлым градиентам, чтобы стабилизировать и ускорить обучение. 1
• Адаптивные методы (AdaGrad, RMSprop, Adam). 3 Адаптируют скорость обучения индивидуально для каждого параметра, что помогает более эффективно оптимизировать «сложные» параметры. 3
• Изменение скорости обучения. 3 Периодическое уменьшение скорости обучения или использование расписаний скорости обучения может помочь уточнить поиск минимума. 3

Выбор подходящего метода градиентного спуска зависит от конкретной проблемы, желаемых компромиссов, а также доступного оборудования и вычислительных мощностей. 4