O que significa "Gradientes de Peso"?
Índice
Os gradientes de peso são importantes no treinamento de modelos de aprendizado de máquina, especialmente redes profundas. Eles ajudam o modelo a aprender mostrando como ajustar os pesos, ou parâmetros, do modelo pra fazer previsões melhores.
Como Funcionam
Quando um modelo faz uma previsão, ele compara essa previsão com o resultado real. Essa comparação ajuda a identificar quão errada foi a previsão. O gradiente de peso diz ao modelo como mudar seus pesos pra reduzir esse erro no futuro.
Importância no Treinamento
Gradientes de peso bons levam a um treinamento mais eficaz. Se os gradientes são barulhentos ou inconsistentes, pode desacelerar o processo de treinamento e dificultar pra o modelo aprender. Melhorando os pesos usados pra calcular os gradientes de peso, o modelo pode focar em dados mais importantes, o que ajuda a aprender mais rápido e ficar mais preciso.
Aplicação
Na prática, os gradientes de peso são calculados durante o treinamento, e ajustes são feitos nos pesos do modelo com base nesses gradientes. Esse processo se repete várias vezes, melhorando gradualmente o desempenho do modelo à medida que ele vê mais dados.