Kritik Noktalar

Single-variable calculus from first principles

Bir fonksiyonun tepelerini ve vadilerini (maksimumlarını ve minimumlarını) bulmak için düzleştiği yerleri ararsın. Bir tepenin en üstünde ya da bir vadinin dibinde teğet doğru yataydır, bu yüzden eğim sıfırdır. Bunlar kritik noktalardır.

f′(x) = 0 yazıp çözmek aday konumları verir. Bu, düzgün bir tepe ya da vadi için gerekli bir koşuldur, ama tam olarak yeterli değildir; çünkü düz bir nokta kısa bir duraklama da olabilir (eyer benzeri bir dönüm noktası). Ne tür olduğunu bir testle doğrularsın.

İnişli çıkışlı tepelerde bir yürüyüş hayal edin. Bir tepenin zirvesine tırmanırken, zemin botlarınızın altında yukarı doğru eğilir; bir vadiye doğru inerken diğer yöne eğilir. Tam tepenin zirvesinde veya vadi tabanının en alçak noktasında, zemin anlık olarak düzdür, eğim sıfırdır. Bu düz noktalar tam olarak avladığınız kritik noktalardır.

Bunun ML'deki yeriBir modeli eğitmek bir kaybı minimize etmektir ve minimum, gradyanın sıfır olduğu yerde oturur: kritik nokta koşulunun çok değişkenli genellemesi tam olarak budur (∇L = 0). Gradyan inişi, bu düz noktayı sayısal olarak avlamaktır. Yüksek boyutlarda çoğu kritik nokta gerçek minimumdan çok eyer noktasıdır; derin öğrenmede optimizasyonun incelikli olmasının nedeni budur: düz nokta koşulu tek başına…
▶ Kritik Noktalar
← Yüksek Mertebeden Türevlerİkinci Türev Testi →