Hoe modellen daadwerkelijk leren, van gewone gradient descent tot Adam
Gradiëntafdaling met volledige batch gebruikt elk trainingsvoorbeeld om iedere update te berekenen; stochastische gradiëntafdaling gaat naar het andere uiterste en gebruikt er maar één. Mini-batch-gradiëntafdaling zit ertussenin met een kleine batch, en dat compromis is waar deep learning in de praktijk op draait.
🔒 This is a Pro lesson — the interactive figure, worked examples, quiz and practice open with Pro access.
▶ Stochastische & mini-batch GD