Почему метод градиентного спуска стал стандартным алгоритмом обучения в нейронных сетях?

Метод градиентного спуска стал стандартным алгоритмом обучения в нейронных сетях по нескольким причинам:

• Сочетание скорости и точности. blog.skillfactory.ru Градиентный спуск позволяет обучать модели быстро и снижать погрешности, особенно при использовании улучшенных версий алгоритма. blog.skillfactory.ru
• Подход для работы с функциями ошибок, у которых много параметров. blog.skillfactory.ru
• Возможность быстрого обучения и дообучения. cyberleninka.ru Это позволяет нейросетевым экспертным системам отражать характеристики быстро меняющегося внешнего мира и оперировать практическими знаниями способом, который требует меньше времени и труда, чем традиционная формализация знаний человеческими экспертами. cyberleninka.ru
• Эффективность. sysblok.ru В 2015 году группа учёных из Курантовского института математических наук в Нью-Йорке показала, что большая часть локальных минимумов функций потерь, используемых в нейросетях, располагается близко к глобальному минимуму. sysblok.ru Эта близость позволяет натренированным при помощи градиентного спуска нейросетям справляться с задачами достаточно эффективно. sysblok.ru