YZ Merkezi
Yapay zekâ sözlüğü
Başlangıç seviyesi
Öğrenme Oranı (Learning Rate)
Learning Rate
31.08.2026 tarihinde güncellendi
Öğrenme oranı, optimizasyon algoritmasının her eğitim adımında model ağırlıklarını ne kadarlık bir adım büyüklüğüyle güncelleyeceğini belirleyen temel hiperparametredir.
Genel bakış
Kavramın çerçevesiModel eğitimindeki en hassas ayarlardan biridir. Bir dağdan vadiye inmeye çalışan bir dağcının adım büyüklüğüne benzetilir; adımlar çok büyük olursa hedef vadi ıskalanır, çok küçük olursa vadiye varmak sonsuz zaman alır.
Çalışma mantığı: Ağırlık güncelleme formülünde gradyanın çarpıldığı katsayıdır (genellikle 0.1, 0.01, 0.001 gibi değerler). Günümüzde sabit öğrenme oranı yerine zamanla azalan (Learning Rate Scheduling) veya adaptif yöntemler (Adam, RMSprop) kullanılır.
Kullanım alanları: Derin sinir ağları, gradyan inişi, Regression)">lojistik regresyon ve tüm gradyan tabanlı makine öğrenmesi modelleri.
Sınırlılıklar ve dikkat edilmesi gerekenler: Çok yüksek seçilirse model ıraksar (diverge) ve öğrenemez; çok düşük seçilirse eğitim çok yavaşlar ve model yerel minimumlarda (local minima) takılıp kalabilir.
Çalışma mantığı: Ağırlık güncelleme formülünde gradyanın çarpıldığı katsayıdır (genellikle 0.1, 0.01, 0.001 gibi değerler). Günümüzde sabit öğrenme oranı yerine zamanla azalan (Learning Rate Scheduling) veya adaptif yöntemler (Adam, RMSprop) kullanılır.
Kullanım alanları: Derin sinir ağları, gradyan inişi, Regression)">lojistik regresyon ve tüm gradyan tabanlı makine öğrenmesi modelleri.
Sınırlılıklar ve dikkat edilmesi gerekenler: Çok yüksek seçilirse model ıraksar (diverge) ve öğrenemez; çok düşük seçilirse eğitim çok yavaşlar ve model yerel minimumlarda (local minima) takılıp kalabilir.
Teknik tanım ve açıklama
Temel mekanizmaOptimizasyon algoritmasında parametre güncelleme vektörünün büyüklüğünü ölçeklendiren ve w_yeni = w_eski - eta * gradyan formülündeki eta katsayısı ile temsil edilen skalardır.
Gerçek hayatta kullanım
Örnek senaryoBir derin öğrenme modelini eğitirken öğrenme oranı 0.001 olarak ayarlandığında, model her batch veride hatasını küçük ve dengeli adımlarla azaltarak en optimum ağırlık değerlerine ulaşır.