Градієнт

Обчислення багатьох змінних із перших принципів

Зібравши всі часткові похідні f в один вектор, ви отримуєте градієнт, позначений ∇f («град f»). Кожен оптимізатор у глибокому навчанні працює на цьому об’єкті, тому він заслуговує на центральне місце в курсі.

Градієнт — не просто бухгалтерія. Як вектор у вхідному просторі, він має напрямок і довжину, і обидва несуть зміст. Напрямок — це напрямок найкрутішого підйому: спрямуйте себе вздовж ∇f, і функція зростає так швидко, як тільки може. Його довжина ‖∇f‖ — саме крутість того підйому.

Уявіть, що ви стоїте на трав’яному схилі в тумані. Градієнт ∇f — стрілка, що вказує прямо вгору по найкрутішій частині схилу, а його довжина каже, наскільки болісний цей підйом. Поставте кульку і відпустіть: вона скочиться в точно протилежний напрямок, обираючи найшвидший шлях униз.

Де це в MLСтоячи на поверхні втрат, ви хочете крокувати вниз якомога швидше. Градієнт ∇L вказує на найкрутіше зростання, тому ви віднімаєте його: w ← w − η∇L — оновлення, що стоїть за SGD, Adam і кожним іншим оптимізатором. Зворотне поширення існує з однієї причини — ефективно обчислити цей вектор.
▶ Градієнт
← Часткові похідні вищих порядківПохідна за напрямком →