Cosa significa "Gradienti di peso"?
Indice
I gradienti di peso sono fondamentali nell'addestramento dei modelli di machine learning, specialmente nelle reti profonde. Aiutano il modello a imparare mostrando come regolare i pesi, o parametri, del modello per fare previsioni migliori.
Come Funzionano
Quando un modello fa una previsione, la confronta con il risultato reale. Questo confronto aiuta a capire quanto fosse sbagliata la previsione. Il gradiente di peso dice al modello come cambiare i suoi pesi per ridurre questo errore in futuro.
Importanza nell'Addestramento
Buoni gradienti di peso portano a un addestramento più efficace. Se i gradienti sono rumorosi o incoerenti, possono rallentare il processo di addestramento e rendere più difficile per il modello imparare. Migliorando i pesi usati per calcolare i gradienti di peso, il modello può concentrarsi su dati più importanti, il che lo aiuta a imparare più veloce e diventare più preciso.
Applicazione
In pratica, i gradienti di peso vengono calcolati durante l'addestramento e gli aggiustamenti vengono fatti sui pesi del modello in base a questi gradienti. Questo processo si ripete molte volte, migliorando gradualmente le prestazioni del modello man mano che vede più dati.