Gradientli kuchirishda vazn sifatida nima xizmat qiladi?

Gradientli kuchirishda, vaznlar modelning hozirgi bosqichdagi bashoratlari bo‘yicha yo‘qotish funktsiyasining hosilalari bo‘lib, ular gradientlar bilan ifodalanadi. Bu gradientlar xatolarni kamaytirish uchun bashoratlarni qanchalik to‘g‘rilash kerakligini ko‘rsatadi.

Har bir bosqichda, yangi model (odatda daraxt) quriladi va u avvalgi modelning manfiy gradientlarini (xatolarini) bashorat qilishni o‘rganadi. Shunday qilib, vaznlar tuzatilishi kerak bo‘lgan xatolar bo‘lib, ular keyingi modelni o‘qitishni yo‘naltiradi va yakuniy natijani yaxshilaydi.

Misol uchun: agar yo‘qotish funktsiyasi MSE bo‘lsa, gradientlar bashorat qilingan va haqiqiy qiymatlar orasidagi farq bo‘ladi, va yangi model bu farqni bashorat qilishga harakat qiladi.