Gradientenabstieg
Ein Optimierungsalgorithmus, der die Modellparameter iterativ in die Richtung anpasst, die die Verlustfunktion minimal verringert.
Die grundlegende Technik zum Trainieren von neuronalen Netzwerken und vielen anderen Modellen. Sie berechnet Gradienten des Verlusts in Bezug auf die Parameter und aktualisiert sie über eine Lernrate. Varianten umfassen Batch-, stochastische und adaptive Methoden (Adam, RMSProp). Die Steuerung umfasst die Überwachung des Konvergenzverhaltens, das Festlegen geeigneter Lernraten-Schemata, das Erkennen von explodierenden/verschwindenden Gradienten und das Protokollieren von Trainingsläufen für Reproduzierbarkeit und Audits.
Ein Deep-Learning-Forschungsteam verwendet Adam (eine adaptive Gradientabstiegsvariante), um ein Sprachmodell zu trainieren. Sie protokollieren Veränderungen der Lernrate, Gradientennormen und Verlustkurven auf einer Plattform zur Nachverfolgung von ML-Experimenten, was ihnen ermöglicht, einen qualitativ hochwertigen Prüfpunkt zu reproduzieren und Trainingsinstabilitäten schnell zu diagnostizieren.
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