Розклади та розігрів

How models actually learn, from vanilla gradient descent to Adam

Фіксована швидкість навчання рідко є найкращою протягом усього тренування. На початку можна робити більші кроки, бо параметри далекі від корисних налаштувань. Пізніше тренування часто потребує менших кроків, щоб усталитися.

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

▶ Розклади та розігрів
← Швидкість навчанняОбумовленість і зигзаг →