AdaGrad (Adaptive Gradient) ist ein Optimierungsalgorithmus für das Training neuronaler Netze, der die Lernrate für jeden Parameter individuell anpasst. Häufig auftretende Features werden langsamer gelernt, seltene schneller. AdaGrad war ein Wegbereiter für moderne Adaptive-Lernrate-Optimizer wie Adam, die heute in fast allen KI-Anwendungen eingesetzt werden, auch in den Modellen hinter Pimcores KI-Funktionen.
AdaGrad wurde 2011 von Duchi, Hazan und Singer veröffentlicht und löste ein Problem klassischer Gradientenabstiegs-Verfahren: Eine einheitliche Lernrate für alle Parameter passt selten zu allen gleichzeitig. Manche Parameter brauchen schnelle Anpassung, andere langsame. AdaGrad führte parameter-spezifische Lernraten ein, die sich automatisch aus der bisherigen Gradient-Historie ableiten.
Das Verfahren hat Stärken und Schwächen. Stark ist es bei spärlichen Daten (z. B. NLP-Anwendungen mit vielen seltenen Wörtern), schwach bei langen Trainingsläufen, weil die Lernrate monoton abnimmt und das Modell irgendwann nicht mehr lernt. Moderne Weiterentwicklungen wie RMSProp und Adam adressieren diese Schwäche.
Für Pimcore-Anwender ist AdaGrad als technisches Konzept relevant, weil moderne Optimizer in fast allen KI-Funktionen der Plattform dahinter stehen. Ob KI-gestützte Produktklassifizierung, automatische Bilderkennung oder Anreicherungs-Workflows, im Hintergrund arbeiten optimierte Lern-Algorithmen, deren Wurzeln in AdaGrad und verwandten Verfahren liegen.
Ihre Demo, zugeschnitten auf Ihre Anforderungen
Buchen Sie eine kostenlose Demo mit einem Experten oder probieren Sie Pimcore selbst aus.
Am beliebtesten
Kostenlose Live-Demo
Erleben Sie unter fachkundiger Anleitung hautnah, wie Pimcore Ihr Unternehmen voranbringen kann.
Wir verwenden Ihre personenbezogenen Daten ausschließlich zur Bearbeitung Ihrer Anfrage. Um Ihnen ein besser auf Ihre Region zugeschnittenes Erlebnis bieten zu können, geben wir Ihre Daten möglicherweise an zertifizierte Lösungspartner in Ihrer Region weiter. Weitere Informationen finden Sie in unserer Datenschutzerklärung.
