|
To'rni gradientli optimizatsiyasi. O'qitish davri
|
| bet | 8/19 | | Sana | 20.05.2024 | | Hajmi | 58,88 Kb. | | #245889 |
Bog'liq Документ Microsoft Office WordTo'rni gradientli optimizatsiyasi. O'qitish davri
Gradientli optimizatsiya — sun'iy neyron to'rlarini o'qitishda muhim jarayonlardan biri bo'lib, u model parametrlarini (masalan, og'irlik va ofsetlarni) yangilash orqali xatolik funksiyasini minimallashtirishni maqsad qiladi.O'qitish davri (Epoch)O'qitish davri (epoch) — o'qitish jarayonida to'liq ma'lumotlar to'plami orqali modelni bir marta o'tkazishdir. Bir epoch davomida quyidagi jarayonlar amalga oshiriladi:
Oldinga tarqalish (Forward Propagation): Kirish ma'lumotlari orqali modelning prognozlarini hisoblash.
Xatolikni hisoblash (Loss Calculation): Model prognozlari va haqiqiy qiymatlar o'rtasidagi xatoni o'lchash.
Orqaga tarqalish (Backward Propagation): Gradientlarni hisoblash va parametrlarni yangilash.
Bir epoch tugagandan so'ng, model yana bir bor to'liq ma'lumotlar to'plami orqali o'tkaziladi. Odatda, bir necha epoch davomida o'qitish jarayoni amalga oshiriladi, to' modelning aniqligi va samaradorligi oshguncha.
O'qitish davrining ahamiyati
O'rganish va umumlashtirish: Ko'p epoch davomida o'qitish modelning ma'lumotlarni yaxshiroq o'rganishi va umumlashtirishi imkonini beradi.
Overfitting va underfitting: Juda ko'p epoch modelni overfitting holatiga olib kelishi mumkin (model ma'lumotlarga ortiqcha moslashib qoladi), kam epoch esa underfitting (model ma'lumotlarni yaxshi o'rganmaydi) holatiga olib keladi.
Yo'qotish funktsiyasi
Yo'qotish funksiyasi (Loss Function)Yo'qotish funksiyasi (loss function) — bu neyron to'rni o'qitish jarayonida modelning xatolik darajasini o'lchaydigan matematik funktsiya. U modelning prognozlari va haqiqiy qiymatlar o'rtasidagi farqni ko'rsatadi va optimizatsiya jarayonida xatolikni minimallashtirish uchun ishlatiladi. Yo'qotish funksiyasi model parametrlarini yangilashda gradient descent va boshqa optimizatsiya algoritmlarida asosiy rol o'ynaydi.
Yo'qotish funktsiyalarining turlari Yo'qotish funktsiyalari modelning o'qitish maqsadiga qarab farqlanadi: regression, klassifikatsiya va boshqa vazifalar uchun turli yo'qotish funktsiyalari qo'llaniladi.
Yo'qotish funktsiyasining ahamiyati
Modelni o'qitish: Yo'qotish funktsiyasi modelni o'qitish jarayonida asosiy rol o'ynaydi, chunki u modelning qancha xato qilayotganini ko'rsatadi.
Parametrlarni yangilash: Yo'qotish funktsiyasining gradienti model parametrlarini yangilash uchun ishlatiladi.
Optimallashtirish: Optimal yo'qotish funktsiyasini tanlash modelning samaradorligini oshirishda yordam beradi.
|
| |
