---
title: Оптимизаторы
seo:
  title: Оптимизаторы — Data Scientist
  description: Тема «Оптимизаторы» для собеседования Data Scientist. Какие есть оптимизаторы в нейронных сетях?
---

[Все темы Data Scientist](/data-scientist)

## <strong>Какие есть оптимизаторы в нейронных сетях?</strong> [#q-14bee738d69b81e99702c64c2c98337c]

В нейронных сетях оптимизаторы используются для обновления весов сети на основе данных и функции потерь. Вот несколько наиболее распространенных оптимизаторов&#58;

1. <code>SGD &#40;Stochastic Gradient Descent&#41;</code>&#58; Классический
   метод, который обновляет параметры в направлении антиградиента текущей оценки
   градиента функции потерь.

1. <code>Momentum</code>&#58; Вариант SGD, который добавляет понятие инерции в
   обновления параметров, тем самым ускоряя сходимость.

1. <code>Nesterov Accelerated Gradient &#40;NAG&#41;</code>&#58;
   Усовершенствование Momentum, где корректировка параметров происходит более
   предсказуемо.

1. <code>Adagrad</code>&#58; Адаптирует скорость обучения к параметрам,
   увеличивая эффективность для разреженных данных.

1. <code>RMSprop</code>&#58; Изменяет метод Adagrad для борьбы с его
   агрессивным, монотонно уменьшающимся скоростям обучения.

1. <code>Adam &#40;Adaptive Moment Estimation&#41;</code>&#58; Сочетает идеи
   Momentum и RMSprop, поддерживая оценки первого и второго моментов градиента.

1. <code>Adamax</code>&#58; Вариант Adam, основанный на норме L-infinity.

1. <code>
     Nadam &#40;Nesterov&#45;accelerated Adaptive Moment Estimation&#41;
   </code>
   &#58; Интегрирует Nesterov Momentum в Adam.

Эти оптимизаторы позволяют настроить процесс обучения, улучшить скорость сходимости и повысить точность модели на разнообразных задачах.

:::note[Ссылки для изучения]

1. [Оптимизаторы в нейронных сетях](https://habr.com/ru/companies/skillfactory/articles/552394/)
   :::