Adam

Jak modele naprawdę się uczą — od zwykłego spadku gradientu po Adama

Adam łączy dwie idee: pęd dla średniego gradientu i skalowanie w stylu RMSProp dla średniego kwadratu gradientu. Następnie koryguje wczesne obciążenie, ponieważ te kroczące średnie zaczynają od zera.

🔒 This is a Pro lesson — the interactive figure, worked examples, quiz and practice open with Pro access.

▶ Adam
← RMSPropSpadek stochastyczny i mini-wsadowy →