グラデーションディセント

ニューラルネットワークやその他の多くのモデルをトレーニングするための基本テクニック。パラメータを基準に損失の勾配を計算し、学習率で更新します。バリアントには、バッチ法、確率法、適応法 (Adam、RMSProp) があります。ガバナンスには、コンバージェンス行動の追跡、適切な学習率スケジュールの設定、急激な変化/消失傾向の検出、再現性と監査のためのトレーニング実行の記録などが含まれます。