T learning nisbəti nə üçün lazımdır və ona nə cavab verir?

Öyrənmə dərəcəsi (learning rate) maşın öyrənmə alqoritmlərində, xüsusən optimallaşdırma metodları, məsələn, gradient enişi kimi, hiperparametrdir. Bu, model parametrlərinin hər bir öyrənmə addımında nə qədər güclü yeniləndiyini müəyyən edir.

Əgər öyrənmə dərəcəsi çox böyükdürsə, model səhv funksiyasının minimumunu "atlayaraq" konvergensiya etməyə bilər. Əgər çox kiçikdirsə, öyrənmə çox yavaş olacaq və lokal minimumlarda ilişib qala bilər.

Nümunə: neyron şəbəkəsinin çəkilərinin yenilənməsi zamanı

weights = weights - learning_rate * gradient

Burada, learning_rate səhv azaldılması istiqamətində addımın ölçüsünü idarə edir. Doğru öyrənmə dərəcəsinin seçilməsi modelin effektiv və stabil öyrənməsi üçün vacibdir.