Wie Modelle wirklich lernen, vom einfachen Gradientenabstieg bis zu Adam
Optimierer-Diagnose bedeutet, den Trainingslauf zu lesen, bevor du das Trainingsrezept änderst. Eine Verlustkurve, eine Gradientennorm und eine Validierungskurve verraten dir meist, ob das Problem an der Schrittweite, den Daten, der Skalierung, an Overfitting oder an einer echten Grenze des Modells liegt.
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