MÔ PHỎNG XUỐNG DỐC GRADIENT

Xuống núi trong sương mù dày thì chỉ còn một cách: sờ xem chỗ đang đứng dốc về phía nào rồi bước một bước theo hướng đó. Đấy đúng là quy tắc x ← x − η∇f chạy bên trong mọi bộ tối ưu của mạng nơ-ron. Chỗ hiểm nằm ở độ dài bước, vì η nhỏ thì bò mãi không tới đáy, η lớn quá thì mỗi bước nhảy vọt qua đáy lên sườn bên kia rồi phân kỳ, và với hàm bậc hai ngưỡng an toàn đúng bằng η < 2 chia cho độ cong. Địa hình lắm hố thì điểm xuất phát quyết định viên bi kẹt lại ở cực tiểu cục bộ nào.

▸ Dựng địa hình hàm mất mát f(x, y)…
▸ Tô bản đồ đường đồng mức (heatmap)
▸ Tính gradient ∇f = (∂f/∂x, ∂f/∂y)
▸ Thả viên bi xuống dốc theo −∇f
▸ Đánh dấu cực tiểu cục bộ & toàn cục
▸ Sẵn sàng — Trực tuyến. ✅
0%
⌂ Toán học

Phòng mô phỏng Xuống dốc gradient

Gradient Descent · Tối ưu hoá
Trực tuyến
x ← x − η∇f · tìm cực tiểu
Trạng thái lần lặp
⛰️ Đang xuống dốc
−∇f = hướng dốc nhất
Lần lặp (iteration)—
Vị trí (x, y)—
Mất mát f—
|∇f| (độ dốc)—
Tốc độ học η—
Trạng thái—
Mẹo
Viên bi luôn đi ngược gradient (−∇f): gradient chỉ hướng DỐC LÊN, nên trừ nó là đi XUỐNG. Mỗi bước: x ← x − η∇f. η quá lớn → văng/dao động; η quá nhỏ → bò chậm. Có nhiều hố lõm → bi có thể kẹt ở cực tiểu cục bộ.
—
Bấm vào bản đồ để thả bi tại điểm đó · kéo Tốc độ học η để thấy bò chậm ↔ văng xa · đổi Kịch bản (một hố · nhiều hố · bước lớn · bước nhỏ · thung lũng hẹp · quán tính)
Trình duyệt chưa bật canvas.
Mất mát f & độ dốc |∇f| theo lần lặp mất mát f|∇f| độ dốc
Về Tối ưu & Xuống dốc gradient

Xuống núi trong sương mù dày thì chỉ còn một cách: sờ xem chỗ đang đứng dốc về phía nào rồi bước một bước theo hướng đó. Đấy đúng là quy tắc x ← x − η∇f chạy bên trong mọi bộ tối ưu của mạng nơ-ron. Chỗ hiểm nằm ở độ dài bước, vì η nhỏ thì bò mãi không tới đáy, η lớn quá thì mỗi bước nhảy vọt qua đáy lên sườn bên kia rồi phân kỳ, và với hàm bậc hai ngưỡng an toàn đúng bằng η < 2 chia cho độ cong. Địa hình lắm hố thì điểm xuất phát quyết định viên bi kẹt lại ở cực tiểu cục bộ nào.

Chủ đề liên quan trong Toán học & Hình học