Швидкість навчання

How models actually learn, from vanilla gradient descent to Adam

Швидкість навчання — це розмір кроку градієнтного спуску. Градієнт каже, в якому напрямку втрата зростає найшвидше; оптимізатор рухається протилежним напрямком. Швидкість навчання η вирішує, наскільки далеко він рухається.

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

▶ Швидкість навчання
← Навіщо оптимізація в ML?Розклади та розігрів →