Gradiëntdaling

Gradiëntdaling, ook wel bekend als gradient descent, is een iteratief optimalisatie-algoritme dat wordt gebruikt om het lokale minimum van een functie te vinden. Het is een fundamenteel algoritme in machine learning en diep leren voor het trainen van modellen.

Het algoritme werkt door herhaaldelijk kleine stappen te zetten in de richting van de steilste afdaling van de functie. Deze richting wordt bepaald door de gradiënt van de functie, die de vector van partiële afgeleiden is. Bij elke stap wordt de gradiënt berekend op het huidige punt, en vervolgens wordt een stap gezet in de tegengestelde richting van de gradiënt, vermenigvuldigd met een leerfrequentie (learning rate). De udf van de leerfrequentie is om te bepalen hoe groot elke stap is.

Het proces wordt herhaald totdat het algoritme convergeert naar een punt waar de gradiënt nul is, wat aangeeft dat een lokaal minimum is bereikt. De keuze van de leerfrequentie is cruciaal; een te hoge leerfrequentie kan leiden tot overshooting van het minimum, terwijl een te lage leerfrequentie de convergentie erg traag kan maken.

Varianten van gradiëntdaling bestaan, zoals stochastische gradiëntdaling (SGD), waarbij de gradiënt wordt berekend op basis van slechts een klein subset van de data, en mini-batch gradiëntdaling, een compromis tussen standaard gradiëntdaling en SGD. Deze varianten worden vaak gebruikt om de trainingssnelheid en efficiëntie te verbeteren, vooral bij grote datasets. Gradiëntdaling wordt wereldwijd gebruikt voor het trainen van neurale netwerken, het aanpassen van modelparameters en het oplossen van vele andere optimalisatieproblemen.