Wie Modelle wirklich lernen, vom einfachen Gradientenabstieg bis zu Adam
Die Lernrate ist die Schrittweite des Gradientenabstiegs. Der Gradient zeigt an, in welche Richtung der Verlust am stärksten steigt; der Optimierer bewegt sich in die entgegengesetzte Richtung. Die Lernrate η entscheidet, wie weit er sich bewegt.
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▶ Die Lernrate