Gradientenabstieg
Der Gradientenabstieg ist ein iterativer Optimierungsalgorithmus, der verwendet wird, um die Parameter eines KI-Modells anzupassen, indem er sich schrittweise in Richtung des steilsten Abstiegs der Loss-Funktion bewegt.
Kategorie: Training, Daten & Fine-Tuning
Der Gradientenabstieg ist der grundlegende Algorithmus, der die meisten Machine-Learning-Modelle, insbesondere neuronale Netze, trainiert. Das Ziel ist es, die Modellparameter (Gewichte und Biases) so zu finden, dass die Loss-Funktion, die den Fehler des Modells misst, minimiert wird. Der Algorithmus funktioniert, indem er den Gradienten (die Ableitung) der Loss-Funktion bezüglich jedes Parameters berechnet, der die Richtung des steilsten Anstiegs anzeigt. Dann bewegt er sich in die entgegengesetzte Richtung, um den Fehler zu reduzieren.
Synonyme / Tags
- Gradient Descent
- Steilster Abstieg
- Parameteroptimierung
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