Оптимизатор в нейронных сетях - это особый алгоритм, который отвечает за обновление весов сети в процессе обучения. Он оптимизирует функцию ошибки, минимизируя ее значение и улучшая производительность модели.
Оптимизатор работает путем подстройки весов сети в соответствии с градиентом функции потерь. Градиент показывает направление наискорейшего убывания функции, а значит, как нужно изменить веса, чтобы уменьшить ошибку сети.
Существует множество различных оптимизаторов, каждый из которых имеет свои особенности и преимущества. Некоторые из наиболее популярных оптимизаторов включают в себя SGD (стохастический градиентный спуск), Adam, RMSprop и Adagrad.
Выбор оптимизатора зависит от конкретной задачи и структуры модели. Некоторые оптимизаторы могут показывать лучшие результаты на определенных типах данных или видах архитектур нейронных сетей.
Важно уметь подбирать подходящий оптимизатор для каждой конкретной задачи, чтобы достичь наилучших результатов обучения нейронной сети.