AI Sözlük
Gradient Descent Nedir?
Gradient descent, hata yüzeyinde eğimin tersine küçük adımlar atarak model ağırlıklarını iyileştiren temel öğrenme algoritmasıdır.
Tanım
Gradient descent, makine öğrenmesinin “iniş” metaforudur. Kayıp fonksiyonu parametrelere göre türevi alınır (gradyan); parametreler kaybı azaltan yönde güncellenir. Adım boyu learning rate’dir. Tüm veri yerine mini-batch kullanmak (SGD) hem hesaplanabilirlik hem de gürültü getirir. AdamW gibi adaptif yöntemler modern LLM eğitiminde yaygındır. Gradient descent zekâ üretmez; verdiğiniz kayıp ve verinin tanımladığı hedefe yürür. Kötü hedefe iyi optimizasyon yine kötü sonuçtur.
Learning rate warmup ve schedule, büyük modellerde patlamayı önlemek için sıkça kullanılır.
Backpropagation, gradyanları zincir kuralıyla verimli hesaplamanın yoludur.
Sık sorulanlar
SGD nedir?
Stochastic Gradient Descent: gradyanı mini-batch ile tahmin ederek güncelleme yapar.
Learning rate ne işe yarar?
Her adımda parametrelerin ne kadar hareket edeceğini belirler. Çok büyükse patlar, çok küçükse sürünür.