Odborné vysvětlení: Učící rychlost je hyperparametr, který určuje velikost kroku při aktualizaci parametrů modelu AI během optimalizace. Ovlivňuje rychlost a stabilitu konvergence modelu. Příliš vysoká učící rychlost může vést k oscilacím nebo divergenci, zatímco příliš nízká může způsobit pomalou konvergenci nebo uvíznutí v lokálním minimu.
Vysvětlení pro laiky: Učící rychlost je jako nastavení hlasitosti při učení. Když je příliš vysoká, model může “přeslechnout” důležité detaily. Když je příliš nízká, učení trvá velmi dlouho. Je třeba najít správnou úroveň, aby se model učil efektivně, aniž by přehlížel důležité informace.
Learning rate is a hyperparameter that determines the step size when updating model parameters during optimization. It affects the speed and stability of model convergence. Too high a learning rate can lead to oscillations or divergence, while too low can cause slow convergence or getting stuck in a local minimum.
