1. Fogalom magyarul: tanulási ráta    

2. Fogalom angolul: learning rate

3. Meghatározás:

A tanulási ráta a gépi tanulás, azon belül főleg a mélytanulás egyik fontos hiperparamétere, amely meghatározza, hogy a modell mennyire gyorsan tanul az adatokból. Ez a paraméter kulcsszerepet játszik az algoritmusok optimalizálásában, mivel befolyásolja a tanulási folyamat sebességét és hatékonyságát. A tanulási ráta azt jelzi, hogy a modell mennyire hajlamos az új információk figyelembevételére: magas tanulási ráta esetén a modell gyorsan alkalmazkodik az új adatokhoz, míg alacsony tanulási ráta mellett fokozatosabban tanul, ami stabilabb, de lassabb fejlődést eredményez. A megfelelő tanulási ráta kiválasztása kulcsfontosságú az optimalizálási algoritmusok során, mivel a tanulási sebesség szabályozza a modellsúlyok frissítéseinek nagyságát a veszteségfüggvény gradiense alapján. A magasabb tanulási ráta a frissítéseknél nagyobb változást eredményez, ami felgyorsíthatja a tanítást, de túl magas érték esetén a modell instabil lehet, és nem találja meg a legjobb megoldást. Ezzel szemben az alacsonyabb tanulási ráta kisebb változásokhoz vezet, ami pontosabb konvergenciát biztosíthat, de jelentősen lelassíthatja a tanulási folyamatot és az egész tanítás túl hosszú időt vehet igénybe. A tanulási rátát gyakran finomhangolják különböző technikák segítségével, főleg adaptív tanulási ráták alkalmazásával (mint pl. Adam vagy RMSprop), amelyek automatikusan módosítják (a kezdeti nagyobb értékek után csökkentik) a tanulási rátát a tanulási folyamat során.

4. Hivatkozások:

Learning rate szócikk a Wikipédián https://en.wikipedia.org/wiki/Learning_rate

5. Megjegyzések:​​​​​​​

6. Kulcsszavak: mesterséges intelligencia, gépi tanulás, mélytanulás, optimalizáció, hiperparaméter