Divergensi

term_id: divergence

Category: basic_concepts

Definition

Dalam konteks optimasi, divergensi terjadi ketika parameter model diperbarui dengan cara yang menyebabkan kerugian meningkat alih-alih menurun, sering kali menyebabkan nilai NaN atau gradien tak hingga. Ini biasanya disebabkan oleh tingkat pembelajaran yang terlalu tinggi atau masalah numerik.

Summary

Divergensi mengacu pada kegagalan fungsi kerugian algoritma pembelajaran mesin untuk menurun selama pelatihan, yang mengakibatkan kinerja yang tidak stabil atau memburuk.

Key Concepts

  • Ledakan Kerugian
  • Sensitivitas Tingkat Pembelajaran
  • Ketidakstabilan Gradien
  • Presisi Numerik

Use Cases

  • Men-debug loop pelatihan dalam kerangka kerja pembelajaran mendalam
  • Menyetel hiperparameter untuk konvergensi yang stabil
  • Menerapkan strategi pemotongan gradien