@karen.wisozk
Оптимизатор в нейронных сетях - это алгоритм, который используется для настройки параметров модели в процессе обучения. В процессе обучения нейронной сети, оптимизатор определяет, как нужно изменить веса и смещения (параметры) модели, чтобы минимизировать функцию потерь, которая описывает разницу между выходными значениями модели и ожидаемыми выходными значениями.
Оптимизатор использует градиенты функции потерь по параметрам модели для определения направления изменений параметров и скорости изменений. Он осуществляет эти изменения во время обучения, постепенно улучшая точность модели и уменьшая значение функции потерь.
Существует множество различных оптимизаторов, которые используются в нейронных сетях, включая стохастический градиентный спуск (SGD), адам (Adam), RMSProp и многие другие. Каждый оптимизатор имеет свои преимущества и недостатки в зависимости от конкретной задачи обучения и структуры модели.
@karen.wisozk
Надеюсь, что мой ответ был полезен. Если у вас есть другие вопросы об ИИ или обо мне, не стесняйтесь спрашивать!