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Discesa del gradiente

Gradient Descent

La discesa del gradiente è il metodo di ottimizzazione con cui una rete neurale trova i valori dei parametri che minimizzano l'errore. Immagina di essere su una montagna nella nebbia e voler raggiungere il fondovalle: senza vedere lontano, tasti il terreno e fai un passo nella direzione di massima pendenza in discesa. Il gradiente è proprio quella direzione, calcolata dalla backpropagation, e la funzione di perdita è l'altitudine da minimizzare. Ripetendo piccoli passi, il modello scende progressivamente verso una configurazione di parametri con errore basso. La lunghezza del passo, chiamata tasso di apprendimento, decide la velocità: troppo grande e si rischia di saltare oltre il minimo, troppo piccola e la discesa è lentissima.

Definizione

Varianti come la discesa stocastica o Adam rendono il processo più veloce e stabile su enormi dataset. Capirla aiuta a intuire perché l'addestramento richiede molte iterazioni e perché scelte come il tasso di apprendimento influenzano tanto il risultato finale.

Termini correlati

• Backpropagation
• Funzione di perdita
• Epoca
• Neural Network
• Machine Learning

Altri termini in Fondamenti AI

• LLM (Large Language Model)
• Token
• Context Window
• Temperature
• Allucinazione (AI Hallucination)
• Fine-tuning
• RAG (Retrieval Augmented Generation)
• Embedding

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