Cách AI học: hạ gradient & huấn luyện

MÔ PHỎNG CÁCH AI HỌC

▸ Sinh dữ liệu huấn luyện (hash tất định)…

▸ Khởi tạo tham số mô hình ngẫu nhiên

▸ Nạp hàm mất mát (MSE · cross-entropy)

▸ Bật hạ gradient: θ ← θ − lr·∇loss

▸ Hiệu chuẩn tốc độ học & vòng epoch…

▸ Sẵn sàng — Trực tuyến. ✅

Đồng hồ mất mát

📉 Loss đang giảm

Mất mát (loss)—

Epoch—

Độ khớp / chính xác—

Tốc độ học (lr)—

Tham số θ—

Đang xem—

Ghi chú

Máy học bằng cách dò tham số sao cho dự đoán sát dữ liệu thật: đo sai số bằng hàm mất mát rồi đi ngược dốc gradient từng epoch để hạ loss. Đây là phần HUẤN LUYỆN/tối ưu — khác phòng Mạng nơ-ron (kiến trúc & suy luận).

—

Chọn "Kịch bản" (hồi quy · phân loại · hạ gradient · lr cao/thấp · quá khớp) · bấm khái niệm để xem chi tiết · xem đường LOSS dưới đi xuống

Trình duyệt chưa bật canvas.

Đường mất mát theo epoch (đi xuống = học được) train lossvalidation