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Begriff «Learning Rate»

Definition:
Die Learning Rate (Lernrate) ist ein Hyperparameter, der die Geschwindigkeit bestimmt, mit der ein KI-Modell während des Trainings lernt. Sie legt fest, wie stark das Modell seine internen Parameter nach jeder Trainingsiteration anpasst. Eine zu hohe Lernrate kann dazu führen, dass das Modell instabil wird und keine guten Muster findet, während eine zu niedrige Lernrate dazu führt, dass das Training sehr lange dauert.

Anwendung

Die Learning Rate spielt eine entscheidende Rolle im maschinellen Lernen, insbesondere bei Deep-Learning-Modellen, die viele Trainingsschritte durchlaufen müssen. Sie wird oft durch ein Verfahren namens „Hyperparameter-Tuning“ optimiert, um die Effizienz und Genauigkeit des Modells zu maximieren.

Praktisches Beispiel

Stell dir vor, du trainierst ein Modell zur Erkennung von Handgeschriebenem. Eine zu hohe Learning Rate könnte dazu führen, dass das Modell die Striche zu stark anpasst und dadurch falsche Muster lernt. Mit einer optimalen Lernrate passt das Modell die Parameter in angemessener Geschwindigkeit an und lernt, die verschiedenen handschriftlichen Zeichen präzise zu erkennen.

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