Gradyan inişi ile Newton yöntemi arasındaki fark nedir?

Gradyan inişi birinci türevi (gradyanı) kullanırken, Newton yöntemi hem birinci hem ikinci türevi (Hessian matrisini) kullanır. Newton yöntemi daha az adımda yakınsar ama her adımda Hessian hesaplamak çok pahalıdır — özellikle milyonlarca parametreli modellerde. Bu yüzden pratikte gradyan inişi ve varyantları tercih edilir. Newton yöntemi, küçük ölçekli optimizasyon problemlerinde hala değerlidir.

Neden her zaman Adam optimizer kullanmıyoruz?

Adam çoğu durumda iyi çalışır ama her zaman en iyi sonucu vermez. Bazı araştırmalar, iyi ayarlanmış SGD with momentum'un bazı görevlerde Adam'dan daha iyi genelleştirdiğini (test verisinde daha iyi performans) göstermiştir. Ayrıca Adam'ın ek bellek gereksinimleri vardır. Genel kural: Adam ile başlayın, sonra ihtiyaca göre ayarlayın.

Gradyan inişi türev alınamayan fonksiyonlarda kullanılabilir mi?

Doğrudan kullanılamaz, çünkü gradyanı hesaplayamaz. Bu durumda gradyan gerektirmeyen yöntemler (genetik algoritma, simüle edilmiş tavlama, Nelder-Mead) tercih edilir. Ancak bazı yaklaşımlar türevi sayısal olarak tahmin eder (finite differences) veya "subgradient" kullanır. Trading stratejisi optimizasyonunda, amaç fonksiyonunun pürüzlü olması (düzgün türevi olmaması) yaygındır ve bu durumlarda alternatif yöntemler daha uygun olabilir.

Batch size seçimi sonucu nasıl etkiler?

Küçük batch size (16-32) daha gürültülü gradyan tahminleri üretir ama genelleştirme kapasitesi daha yüksek olabilir — çünkü gürültü bir tür düzenlileştirme (regularization) etkisi yapar. Büyük batch size (256-1024) daha kararlı güncellemeler sağlar ve GPU'ları daha verimli kullanır ama lokal minimumlara daha kolay takılabilir. Pratikte 32 veya 64 iyi bir başlangıç noktasıdır.

Gradyan inişi ne zaman durmalıdır?

Birkaç yaygın durdurma kriteri vardır: gradyanın normu belirli bir eşiğin altına düştüğünde (minimum bulundu), kayıp değeri artık iyileşmediğinde (plato), belirli bir epoch sayısına ulaşıldığında veya doğrulama (validation) kaybı artmaya başladığında (overfitting başladı). Pratikte "early stopping" en yaygın yöntemdir: doğrulama kaybı belirli sayıda epoch boyunca iyileşmezse eğitim durdurulur.

Gradyan İnişi Nedir? Makine Öğrenmesinin Temel Algor...