Градиентный спуск — это один из основных методов, используемых разработчиками моделей, чтобы предобучать нейронные сети и постепенно уменьшать их ошибки. Его задача — найти такие значения параметров (веса и смещения), при которых модель делает минимальное количество ошибок на данных.
Градиентный спуск обновляет параметры сети на каждом шаге обучения. В ходе процесса модель вычисляет ошибку на основе разницы между предсказанным и реальным значением, которые она берет из предустановленных датасетов. Затем этот процесс использует производные для оценки направления, в котором нужно корректировать веса, чтобы уменьшить эту ошибку.
Инициализация параметров:
На старте нейросеть получает случайные начальные значения весов и смещений. На этом этапе предсказания сети будут далеки от истины, потому что модель ещё не обучена.
Вычисление ошибки:
После первого предсказания нейросеть сравнивает результат со своими уже имеющимися наборами правильных данных, чтобы понять, насколько ее ответ близок к реальности. Разница между предсказанием и правильным ответом называется функцией ошибки (потерь). Чем больше разница — тем выше ошибка, и модель понимает, что предсказание было не точным.
Градиент и его роль:
Градиент — это производная функции ошибки по параметрам модели. Он показывает направление, в котором нужно изменить веса, чтобы уменьшить ошибку. Представьте это как склон холма: градиент говорит, в какую сторону нужно двигаться, чтобы спускаться вниз, к минимальной точке ошибки (то есть к наиболее точным предсказаниям).
Обновление параметров:
Параметры модели обновляются в зависимости от значения градиента. Скорость, с которой они обновляются, определяется скоростью обучения (learning rate). Если скорость обучения слишком большая, модель будет прыгать слишком далеко, перепрыгивая оптимальные значения параметров. Если слишком маленькая — процесс обучения будет медленным и может застрять в локальных минимумах.
Многократные итерации:
Процесс повторяется много раз, и на каждой итерации параметры всё больше приближаются к оптимальным значениям. Чем точнее модель становится, тем меньше её ошибка.
Представьте, что вы обучаете модель различать фрукты на изображениях, например, яблоки и бананы. На начальных этапах обучения нейросеть может путать их, потому что она ещё не научилась точно различать признаки каждого фрукта. С помощью градиентного спуска модель корректирует свои параметры, чтобы лучше различать характерные черты каждого фрукта: форму яблока, жёлтый цвет банана, или различия в текстуре кожуры.
После множества итераций модель начинает распознавать эти признаки более точно, потому что её параметры "подстроились" под характерные особенности каждого фрукта. Таким образом, когда вы подадите на вход изображение, модель сможет уверенно сказать, что на нём — яблоко или банан, опираясь на ранее изученные признаки.
