Como os modelos realmente aprendem, do gradiente descendente simples ao Adam
Os hiperparâmetros são escolhas de treino definidas fora dos parâmetros aprendidos: taxa de aprendizagem, tamanho de batch, decaimento de pesos, duração do aquecimento, dropout, largura do modelo, e muitos outros.
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