RMSProp, в свою очередь, регулирует скорость обучения на основе средней квадратичной величины градиента, что делает его особенно полезным для задач с разрежёнными данными.
При построении графиков обнаруживается одно интересное свойство таких случайных блужданий: среднее квадратичное расстояние пьяницы от столба будет пропорционально корню квадратному из количества шагов или истекших секунд.
RMSProp, в свою очередь, регулирует скорость обучения на основе средней квадратичной величины градиента, что делает его особенно полезным для задач с разрежёнными данными.
Её основное назначение – измерять среднюю квадратичную разницу между предсказанными значениями модели и фактическими значениями в данных.
При построении графиков обнаруживается одно интересное свойство таких случайных блужданий: среднее квадратичное расстояние пьяницы от столба будет пропорционально корню квадратному из количества шагов или истекших секунд.