Deep learning’da optimization - model parametrlarini shunday o‘zgartirish jarayoniki, modelning xatosi (loss) imkon qadar kamayadi.


Input → Model → Prediction → Loss → Optimization → Parameters yangilanadi → yana takrorlanadi

Masalan, model mushukni 60% ishonch bilan mushuk deb topdi. Optimization jarayoni modelga “qayerda xato qilding va parametrlarni qaysi tomonga o‘zgartirish kerak?” degan yo‘lni ko‘rsatadi.

Shuning uchun rasmdagi asosiy formula:

θₜ₊₁ = θₜ − η∇θL(θₜ)

Bu yerda:

• θ — model parametrlari/weights
• L — loss, ya’ni xato
• ∇L — xato qaysi yo‘nalishda oshayotganini ko‘rsatuvchi gradient
• η — learning rate, qadam kattaligi

Optimization = modelni xatosidan foydalanib, har qadamda yaxshiroq qilish degani.
@uzbrainai