Stochastischer & Mini-Batch-Gradientenabstieg

Wie Modelle wirklich lernen, vom einfachen Gradientenabstieg bis zu Adam

Der Full-Batch-Gradientenabstieg nutzt jedes Trainingsbeispiel, um jede Aktualisierung zu berechnen; der stochastische Gradientenabstieg geht ins andere Extrem und nutzt nur eines. Der Mini-Batch-Gradientenabstieg liegt dazwischen mit einem kleinen Batch, und auf diesem Kompromiss läuft das Deep Learning in der Praxis.

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