How models actually learn, from vanilla gradient descent to Adam
Повнопартійний градієнтний спуск використовує кожен навчальний приклад для обчислення кожного оновлення; стохастичний градієнтний спуск іде в іншу крайність і використовує лише один. Міні-партійний градієнтний спуск займає проміжне положення з невеликою партією, і цей компроміс — те, на чому насправді працює глибоке навчання.
🔒 This is a Pro lesson — the interactive figure, worked examples, quiz and practice open with Pro access.
▶ Стохастичний та міні-партійний GD