Gradient artımında çəkisi kimi nə xidmət edir?

Gradient artımında, çəkilər modelin hazırkı mərhələdəki proqnozlarına görə itki funksiyasının törəmələri olan gradientlər tərəfindən təmsil olunur. Bu gradientlər səhvləri azaltmaq üçün proqnozların nə qədər düzəldilməli olduğunu göstərir.

Hər mərhələdə, yeni model (adətən bir ağac) qurulur və əvvəlki modelin mənfi gradientlərini (səhvlərini) proqnoz etməyi öyrənir. Beləliklə, çəkilər düzəldilməli olan səhvlərdir və onlar növbəti modelin təlimini istiqamətləndirərək yekun nəticəni yaxşılaşdırır.

Misal üçün: əgər itki funksiyası MSE-dirsə, gradientlər proqnoz edilən və həqiqi dəyərlər arasındakı fərq olacaq və yeni model bu fərqi proqnoz etməyə çalışacaq.