Gradiento nusileidimas yra optimizavimo algoritmas, naudojamas išlaidų funkcijai sumažinti, kartotiškai atnaujinant modelio parametrus neigiamo gradiento kryptimi. išlaidų funkcija. Jis naudojamas norint rasti parametrų rinkinį, kuris sumažina sąnaudų funkciją, ir yra pagrindinis mašininio mokymosi algoritmas.
„Gradient Descent“ yra optimizavimo algoritmas, naudojamas mašininiame mokyme, kad būtų galima rasti nurodyto minimumo. funkcija. Tai kartotinis procesas, kuris prasideda nuo pradinio spėjimo, o po to palaipsniui koreguoja funkcijos parametrus, kad sumažintų išlaidas ar klaidą. Algoritmas veikia paimdamas kainos funkcijos išvestinę parametrų atžvilgiu ir tada atnaujindamas parametrus priešinga gradiento kryptimi. Šis procesas kartojamas tol, kol išlaidos sumažinamos iki minimumo.
Gradiento nusileidimas naudojamas įvairiuose mašininio mokymosi algoritmuose pavyzdžiui, tiesinė regresija, logistinė regresija, neuroniniai tinklai ir paramos vektorinės mašinos. Jis taip pat naudojamas gilaus mokymosi algoritmuose, tokiuose kaip konvoliuciniai neuroniniai tinklai ir pasikartojantys neuroniniai tinklai.
Pagrindinis privalumas Gradient Descent yra tai, kad jį gana lengva įdiegti ir galima naudoti sprendžiant įvairias problemas. Jis taip pat yra gana efektyvus ir gali būti naudojamas norint rasti visuotinį funkcijos minimumą.
Pagrindinis „Gradient Descent“ trūkumas yra tai, kad ji gali būti lėta konverguoti ir gali įstrigti vietiniuose minimumuose. Jis taip pat jautrus mokymosi greičio pasirinkimui ir jį gali būti sunku suderinti.
Apskritai Gradient Descent yra galingas optimizavimas algoritmas, plačiai naudojamas mašininiame mokyme ir giliam mokymuisi. Tai gana lengva įdiegti ir gali būti naudojama sprendžiant įvairias problemas. Tačiau jis gali lėtai susilieti ir gali įstrigti vietiniuose minimumuose.