Алгоритмы оптимизации играют ключевую роль в обучении моделей глубокого обучения. Они отвечают за обновление параметров модели для минимизации функции потерь, которая измеряет разницу между прогнозами модели и фактическими данными. Выбор алгоритма оптимизации может значительно повлиять на производительность модели как в плане скорости, так и точности. В этой статье представлен подробный обзор различных алгоритмов оптимизации, используемых в глубоком обучении, включая их математические формулы, характеристики и области применения...

Оптимизатор — это метод повышения производительности Модели (Model) Глубокого обучения (Deep Learning). Эти алгоритмы сильно влияют на Долю правильных ответов (Accuracy) и скорость обучения. При обучении модели глубокого обучения нам необходимо изменить Веса (Weights) – коэффициенты, которые присваиваются каждому Признаку-столбцу (Feature) и передают важность этого соответствующего признака при прогнозировании. Более того, веса позволяют минимизировать Функцию потерь (Loss Function). Чем меньше ее значение, тем ближе предсказание модели к реальным значениям...