Princípio do Otimizador de Tensão

O princípio do Otimizador de Tensão consiste principalmente na atualização dos parâmetros do modelo através do método do gradiente descendente ou dos seus algoritmos variantes, de forma a minimizar a função de perda e, assim, otimizar o desempenho do modelo.

Os otimizadores desempenham um papel vital na aprendizagem automática e na aprendizagem profunda. O seu princípio fundamental é utilizar o método do gradiente descendente ou um algoritmo melhorado para ajustar gradualmente os valores dos parâmetros do modelo, de acordo com a informação do gradiente da função de perda, de modo a que a função de perda seja gradualmente reduzida, atingindo assim o objetivo de otimizar o modelo.

Especificamente, o algoritmo do gradiente descendente calcula o gradiente da função de perda em relação aos parâmetros do modelo e atualiza os parâmetros na direção oposta ao gradiente, uma vez que a direção oposta ao gradiente é a direção na qual o valor da função de perda diminui mais rapidamente. Desta forma, após múltiplas iterações, os parâmetros do modelo convergem gradualmente para a vizinhança da solução ótima, minimizando assim o valor da função de perda.

Além disso, para melhorar o desempenho do algoritmo de descida do gradiente, foram propostos muitos algoritmos variantes, como o método do momento, o método do momento de Newton (NAG), o AdaGrad, etc. Estes algoritmos introduzem termos de momento, taxa de aprendizagem adaptativa e outros mecanismos com base na descida do gradiente para acelerar a convergência, melhorar a estabilidade ou evitar a convergência para ótimos locais.

Em resumo, o princípio do otimizador baseia-se na descida do gradiente ou nos seus algoritmos variantes, que otimizam o desempenho do modelo ajustando continuamente os parâmetros do modelo para minimizar a função de perda.