Signaaligradientit

Signaaligradientit ovat signaalinkäsittelyssä ja koneoppimisessa käytettävä käsite, joka kuvaa funktion, tyypillisesti virhe- tai kustannusfunktion, muutosnopeutta ja suuntaa syötteiden tai parametrien suhteen. Matematiikassa gradientti on vektori, joka osoittaa funktion nopeimman kasvun suuntaan ja jonka suuruus kertoo tämän kasvun nopeuden.

Koneoppimisessa signaaligradientteja käytetään erittäin laajasti mallien kouluttamisessa. Kun malli tekee ennusteen, sen virhe lasketaan. Tämän virhefunktion gradientti lasketaan mallin parametrien suhteen, ja tätä tietoa käytetään parametrien säätämiseen siten, että virhe pienenee. Tätä iteratiivista prosessia, jossa gradienttia lasketaan ja parametreja päivitetään, kutsutaan gradienttilaskeutumiseksi. Se on yksi yleisimmistä optimointialgoritmeista syvien neuroverkkojen koulutuksessa.

Signaaligradienttien laskeminen voi olla laskennallisesti kallista, erityisesti suurissa malleissa. Tämän vuoksi on kehitetty erilaisia tehokkaampia menetelmiä, kuten stokastinen gradienttilaskeutuminen (SGD) ja sen muunnelmat (esim. Adam, RMSprop), jotka arvioivat gradientin pienemmän otoksen perusteella tai käyttävät adaptiivisia oppimisnopeuksia. Gradientin merkitys liittyy siihen, että se antaa suoran ohjeen siitä, mihin suuntaan ja kuinka paljon kukin mallin parametri tulisi muuttaa, jotta tavoitefunktio optimoituisi.