læringshastighetsmetoder

Læringshastighetsmetoder, også kjent som learning rate schedules eller learning rate decay, er teknikker som brukes i maskinlæring for å justere læringshastigheten til en modell over tid under treningsprosessen. Læringshastigheten bestemmer hvor store steg en modell tar i retning av minimum av tapsfunksjonen under optimalisering.

En fast læringshastighet kan føre til problemer. Hvis den er for høy, kan modellen hoppe over minimum og aldri konvergere. Hvis den er for lav, kan treningen ta uforholdsmessig lang tid, eller modellen kan sette seg fast i et lokalt minimum. Læringshastighetsmetoder adresserer dette ved gradvis å redusere læringshastigheten etter hvert som treningen skrider frem.

Vanlige læringshastighetsmetoder inkluderer eksponentiell nedgang, der læringshastigheten reduseres med en fast faktor for hver epoke eller steg, og stegvis nedgang, der læringshastigheten reduseres med en fast mengde ved forhåndsdefinerte intervaller. Andre metoder inkluderer invers tidskonstant nedgang og cosine annealing.

Valget av læringshastighetsmetode og dens parametere kan ha en betydelig innvirkning på modellens konvergenshastighet og dens endelige ytelse. Disse metodene hjelper ofte modellen med å ta større steg i begynnelsen av treningen for raskere konvergens, og deretter finjustere vektene med mindre steg når den nærmer seg et optimum, noe som kan forbedre nøyaktigheten og generaliseringsevnen.