Градиентный спуск - это оптимизационный алгоритм, который используется для обновления параметров модели в нейронных сетях с целью минимизации функции потерь. Он является основным методом обучения нейронных сетей и позволяет находить оптимальные значения параметров модели, чтобы она могла правильно классифицировать данные.
Идея градиентного спуска заключается в том, что мы вычисляем градиент функции потерь по параметрам модели и обновляем эти параметры в направлении, противоположном градиенту. Таким образом, мы движемся по поверхности функции потерь в направлении, где она уменьшается, и приходим к минимуму.
Существуют различные варианты градиентного спуска, например, стохастический градиентный спуск, мини-пакетный градиентный спуск и полный градиентный спуск. Каждый из них имеет свои преимущества и недостатки, и выбор определенного метода зависит от характеристик набора данных и сложности модели.
Градиентный спуск играет ключевую роль в обучении нейронных сетей, поскольку позволяет нам постепенно улучшать модель, уменьшая ошибку предсказания. Благодаря этому алгоритму нейронные сети могут выявлять закономерности в данных и решать разнообразные задачи, такие как классификация, регрессия, обработка естественного языка и многое другое.