Оптимизатор в нейронных сетях - это алгоритм, который используется для настройки параметров модели с целью минимизации функции потерь. Оптимизатор определяет, каким образом изменять веса и смещения нейронов в процессе обучения модели.
Существует множество различных оптимизаторов, каждый из которых имеет свои уникальные свойства и особенности. Некоторые из наиболее популярных оптимизаторов включают в себя градиентный спуск, стохастический градиентный спуск, адаптивный градиентный спуск (Adam), RMSprop и др.
Основное назначение оптимизатора заключается в том, чтобы находить оптимальный набор параметров модели, при котором функция потерь достигает минимума. Для этого оптимизаторы используют информацию о градиентах функции потерь по отношению к параметрам модели и обновляют их в соответствии с определенным правилом.
Выбор оптимизатора влияет на скорость обучения модели, ее качество и способность к обобщению. Поэтому правильный выбор оптимизатора играет важную роль в успешном обучении нейронной сети.