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Un algoritmo di ottimizzazione molto diffuso che adatta il learning rate per ciascun parametro, rendendo l’addestramento delle reti neurali più rapido e stabile.
Kingma & Ba (2015) hanno introdotto Adam, che mantiene stime aggiornate del primo e del secondo momento dei gradienti di ciascun parametro e le usa per scalare l’ampiezza del passo per parametro. Combina i vantaggi di metodi precedenti (momentum e learning rate adattivi) e funziona bene con poca messa a punto.
Adam e le sue varianti sono gli ottimizzatori predefiniti per l'addestramento dei modelli linguistici di grandi dimensioni e della maggior parte delle reti neurali moderne.
Fonti primarie, sottoposte a revisione paritaria e d'archivio per questa definizione.
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