{"id":312134,"date":"2020-10-27T21:00:39","date_gmt":"2020-10-27T21:00:39","guid":{"rendered":"http:\/\/savepearlharbor.com\/?p=312134"},"modified":"-0001-11-30T00:00:00","modified_gmt":"-0001-11-29T21:00:00","slug":"","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/savepearlharbor.com\/?p=312134","title":{"rendered":"\u0420\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0443\u0435\u043c \u0438 \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0438\u0432\u0430\u0435\u043c \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0442\u043e\u0440\u044b \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0432 \u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u043e\u043c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0438"},"content":{"rendered":"\n<div class=\"post__text post__text-html post__text_v1\" id=\"post-content-body\"><a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/skillfactory\/blog\/525214\/\"><\/p>\n<div style=\"text-align:center;\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/qt\/_p\/c-\/qt_pc-k1sxmgywl4o9gtxrhk-xa.jpeg\"><\/div>\n<p><\/a><br \/>  \u0420\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0443\u0435\u043c \u0438 \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0438\u0432\u0430\u0435\u043c 4 \u043f\u043e\u043f\u0443\u043b\u044f\u0440\u043d\u044b\u0445 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0442\u043e\u0440\u0430 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0435\u0442\u0435\u0439: \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0442\u043e\u0440 \u0438\u043c\u043f\u0443\u043b\u044c\u0441\u0430, \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u043a\u0432\u0430\u0434\u0440\u0430\u0442\u0438\u0447\u043d\u043e\u0435 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435, \u043c\u0438\u043d\u0438-\u043f\u0430\u043a\u0435\u0442\u043d\u044b\u0439 \u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u043d\u044b\u0439 \u0441\u043f\u0443\u0441\u043a \u0438 \u0430\u0434\u0430\u043f\u0442\u0438\u0432\u043d\u0443\u044e \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0443 \u043c\u043e\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430. \u0420\u0435\u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u0439, \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043a\u043e\u0434\u0430 \u043d\u0430 Python \u0438 \u0435\u0433\u043e \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434, \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0438 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0443\u043b\u044b \u2014 \u0432\u0441\u0451 \u044d\u0442\u043e \u043f\u043e\u0434 \u043a\u0430\u0442\u043e\u043c. <br \/>  <a name=\"habracut\"><\/a>  <\/p>\n<hr>\n<p>  <font color=\"#09b744\"><\/p>\n<h2>\u0412\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435<\/h2>\n<p><\/font><br \/>  \u041c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u2014 \u044d\u0442\u043e \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u0430 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0435\u043c\u043e\u0433\u043e \u043d\u0430 \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. \u041c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0441\u043e\u0431\u043e\u0439 \u0442\u043e, \u0447\u0442\u043e \u0431\u044b\u043b\u043e \u0438\u0437\u0443\u0447\u0435\u043d\u043e \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u043e\u043c. \u042d\u0442\u043e \u00ab\u0432\u0435\u0449\u044c\u00bb, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0449\u0438\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0441\u043e\u0431\u043e\u0439 \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u0430, \u0447\u0438\u0441\u043b\u0430 \u0438 \u043b\u044e\u0431\u044b\u0435 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0435 \u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u044b \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0444\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0434\u043b\u044f \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u0430 \u0438 \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u044b\u0435 \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u044f.<\/p>\n<p>  <font color=\"#09b744\"><\/p>\n<h2>\u0427\u0442\u043e \u0442\u0430\u043a\u043e\u0435 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0442\u043e\u0440?<\/h2>\n<p><\/font><br \/>  \u041f\u0440\u0435\u0436\u0434\u0435 \u0447\u0435\u043c \u043f\u0435\u0440\u0435\u0439\u0442\u0438 \u043a \u044d\u0442\u043e\u043c\u0443, \u043c\u044b \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u044b \u0437\u043d\u0430\u0442\u044c, \u0447\u0442\u043e \u0442\u0430\u043a\u043e\u0435 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f \u043f\u043e\u0442\u0435\u0440\u044c. \u0424\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f \u043f\u043e\u0442\u0435\u0440\u044c \u2014 \u044d\u0442\u043e \u043c\u0435\u0440\u0430 \u0442\u043e\u0433\u043e, \u043d\u0430\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u043e \u0432\u0430\u0448\u0430 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u043e\u0436\u0438\u0434\u0430\u0435\u043c\u044b\u0439 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442 (\u0438\u043b\u0438 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435). \u0424\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f \u043f\u043e\u0442\u0435\u0440\u044c \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043d\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0435\u0439 \u0437\u0430\u0442\u0440\u0430\u0442 (\u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044f <a href=\"https:\/\/machinelearningmastery.com\/loss-and-loss-functions-for-training-deep-learning-neural-networks\/\">\u0437\u0434\u0435\u0441\u044c<\/a>). <\/p>\n<p>  \u0412 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043c\u044b \u0441\u0442\u0430\u0440\u0430\u0435\u043c\u0441\u044f \u043c\u0438\u043d\u0438\u043c\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043f\u043e\u0442\u0435\u0440\u0438 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u0438 \u043e\u0431\u043d\u043e\u0432\u043b\u044f\u0442\u044c \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0432\u044b\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438. \u041f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0435\u0442\u0438 \u2014 \u044d\u0442\u043e \u043e\u0431\u044b\u0447\u043d\u043e \u0432\u0435\u0441\u0430 \u0441\u0432\u044f\u0437\u0435\u0439. \u0412 \u044d\u0442\u043e\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b \u0438\u0437\u0443\u0447\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430 \u044d\u0442\u0430\u043f\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f. \u0418\u0442\u0430\u043a, \u0441\u0430\u043c \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c (\u0438 \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435) \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u0430\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 \u044d\u0442\u0438 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b. \u0411\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u0443\u044e \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044e \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043d\u0430\u0439\u0442\u0438 <a href=\"https:\/\/towardsdatascience.com\/neural-networks-parameters-hyperparameters-and-optimization-strategies-3f0842fac0a5\">\u0437\u0434\u0435\u0441\u044c<\/a>. <\/p>\n<p>  \u0422\u0430\u043a\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c, \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0442\u043e\u0440 \u2014 \u044d\u0442\u043e \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0438\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u043b\u0443\u0447\u0448\u0438\u0445 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u043e\u0432, \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c \u0432 \u0443\u0441\u043a\u043e\u0440\u0435\u043d\u0438\u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f. \u0414\u0440\u0443\u0433\u0438\u043c\u0438 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430\u043c\u0438, \u044d\u0442\u043e \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c\u044b\u0439 \u0434\u043b\u044f \u043d\u0435\u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432, \u0442\u0430\u043a\u0438\u0445 \u043a\u0430\u043a \u0432\u0435\u0441\u0430 \u0438 \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u044c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u043b\u0430 \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e \u0438 \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e. \u0417\u0434\u0435\u0441\u044c \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u0431\u0430\u0437\u043e\u0432\u044b\u0439 \u043e\u0431\u0437\u043e\u0440 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c\u044b\u0445 \u0432 \u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u043e\u043c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0438 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0442\u043e\u0440\u043e\u0432 \u0438 \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u043c \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0443\u044e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u044c \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044e \u044d\u0442\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438. \u042f \u043d\u0430\u0441\u0442\u043e\u044f\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0443\u044e \u043a\u043b\u043e\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c <a href=\"https:\/\/github.com\/SpiderNitt\/web-wednesdays\/tree\/main\/PopulerOptimizers_AmarRokade\">\u044d\u0442\u043e\u0442 \u0440\u0435\u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u0439<\/a> \u0438 \u0432\u043d\u043e\u0441\u0438\u0442\u044c \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f, \u043d\u0430\u0431\u043b\u044e\u0434\u0430\u044f \u0437\u0430 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044f\u043c\u0438 \u043f\u043e\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f.<\/p>\n<p>  <font color=\"#09b744\"><\/p>\n<h2>\u041d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c\u044b\u0435 \u0442\u0435\u0440\u043c\u0438\u043d\u044b:<\/h2>\n<p><\/font>  <\/p>\n<ul>\n<li><strong>\u041e\u0431\u0440\u0430\u0442\u043d\u043e\u0435 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435<\/strong><\/li>\n<\/ul>\n<p>  \u0426\u0435\u043b\u0438 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u043d\u043e\u0433\u043e \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u044b: \u043e\u0442\u0440\u0435\u0433\u0443\u043b\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u0432\u0435\u0441 \u0432 \u0441\u0435\u0442\u0438 \u0441\u043e\u0433\u043b\u0430\u0441\u043d\u043e \u0442\u043e\u043c\u0443, \u043d\u0430\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043e\u043d \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0435 \u0432 \u0446\u0435\u043b\u043e\u043c. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0438\u0442\u0435\u0440\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e \u0443\u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0430\u0442\u044c \u043f\u043e\u0433\u0440\u0435\u0448\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u0432\u0435\u0441\u0430, \u0442\u043e \u0432 \u043a\u043e\u043d\u0435\u0447\u043d\u043e\u043c \u0441\u0447\u0435\u0442\u0435 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u0441\u044f \u0440\u044f\u0434 \u0432\u0435\u0441\u043e\u0432, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0434\u0430\u044e\u0442 \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u0438\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u044b. \u041c\u044b \u043d\u0430\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c \u043d\u0430\u043a\u043b\u043e\u043d \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u043f\u043e\u0442\u0435\u0440\u044c \u0438 \u043e\u0431\u043d\u043e\u0432\u043b\u044f\u0435\u043c \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b, \u0432\u044b\u0447\u0438\u0442\u0430\u044f \u043d\u0430\u043a\u043b\u043e\u043d (\u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044f <a href=\"https:\/\/www.kdnuggets.com\/2017\/04\/simple-understand-gradient-descent-algorithm.html\">\u0437\u0434\u0435\u0441\u044c<\/a>).<\/p>\n<div style=\"text-align:center;\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/ae\/p7\/ud\/aep7udek5u3m78njbpgpujodvgc.png\"><\/div>\n<ul>\n<li><strong>\u0413\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u043d\u044b\u0439 \u0441\u043f\u0443\u0441\u043a<\/strong><\/li>\n<\/ul>\n<p>  \u0413\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u043d\u044b\u0439 \u0441\u043f\u0443\u0441\u043a \u2014 \u044d\u0442\u043e \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c\u044b\u0439 \u0434\u043b\u044f \u043c\u0438\u043d\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0439 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u043f\u0443\u0442\u0435\u043c \u0438\u0442\u0435\u0440\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0433\u043e \u0434\u0432\u0438\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432 \u043d\u0430\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0441\u0430\u043c\u043e\u0433\u043e \u043a\u0440\u0443\u0442\u043e\u0433\u043e \u0441\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430, \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u044f\u0435\u043c\u043e\u0433\u043e \u043e\u0442\u0440\u0438\u0446\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u0430. \u0412 \u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u043e\u043c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0438 \u043c\u044b \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c \u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u043d\u044b\u0439 \u0441\u043f\u0443\u0441\u043a \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u043d\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 (\u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044f <a href=\"https:\/\/www.kdnuggets.com\/2017\/04\/simple-understand-gradient-descent-algorithm.html\">\u0437\u0434\u0435\u0441\u044c<\/a>).<\/p>\n<ul>\n<li><strong>\u0413\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b<\/strong><\/li>\n<\/ul>\n<p>  \u0413\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u2014 \u044d\u0442\u043e \u0432\u043d\u0435\u0448\u043d\u044f\u044f \u043f\u043e \u043e\u0442\u043d\u043e\u0448\u0435\u043d\u0438\u044e \u043a \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043a\u043e\u043d\u0444\u0438\u0433\u0443\u0440\u0430\u0446\u0438\u044f,\u00a0 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0439 \u043d\u0435 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u043e\u0446\u0435\u043d\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u043f\u043e \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c. \u041d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0441\u043a\u0440\u044b\u0442\u044b\u0445 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043e\u0432, \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u044c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u0442. \u0434. \u041c\u044b \u043d\u0435 \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u043e\u0446\u0435\u043d\u0438\u0442\u044c \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u044c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u043e \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c (\u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044f <a href=\"https:\/\/towardsdatascience.com\/hyperparameters-in-deep-learning-927f7b2084dd\">\u0437\u0434\u0435\u0441\u044c<\/a>).<\/p>\n<ul>\n<li><strong>\u0421\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u044c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f<\/strong><\/li>\n<\/ul>\n<p>  \u0421\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u044c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f (\u03b1) \u2014 \u044d\u0442\u043e \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440 \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u043a\u0438 \u0432 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u0435 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438, \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u044f\u044e\u0449\u0438\u0439 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440 \u0448\u0430\u0433\u0430 \u043d\u0430 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0439 \u0438\u0442\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043f\u0440\u0438 \u0434\u0432\u0438\u0436\u0435\u043d\u0438\u0438 \u043a \u043c\u0438\u043d\u0438\u043c\u0443\u043c\u0443 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u043f\u043e\u0442\u0435\u0440\u044c (\u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044f \u0437\u0434\u0435\u0441\u044c).<\/p>\n<p>  <font color=\"#09b744\"><\/p>\n<h2>\u041f\u043e\u043f\u0443\u043b\u044f\u0440\u043d\u044b\u0435 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0442\u043e\u0440\u044b<\/h2>\n<p><\/font>  <\/p>\n<div style=\"text-align:center;\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/m9\/xl\/we\/m9xlwe2jc84k2kvyjit2rjedxm4.png\"><\/div>\n<p>  \u041d\u0438\u0436\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u044b \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0438\u0437 \u0441\u0430\u043c\u044b\u0445 \u043f\u043e\u043f\u0443\u043b\u044f\u0440\u043d\u044b\u0445 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0442\u043e\u0440\u043e\u0432:<\/p>\n<ol>\n<li>\u0421\u0442\u043e\u0445\u0430\u0441\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0439 \u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u043d\u044b\u0439 \u0441\u043f\u0443\u0441\u043a (SGD).<\/li>\n<li>\u041e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0442\u043e\u0440 \u0438\u043c\u043f\u0443\u043b\u044c\u0441\u0430 (Momentum).<\/li>\n<li>\u0421\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u043a\u0432\u0430\u0434\u0440\u0430\u0442\u0438\u0447\u043d\u043e\u0435 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 (RMSProp).<\/li>\n<li>\u0410\u0434\u0430\u043f\u0442\u0438\u0432\u043d\u0430\u044f \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0430 \u043c\u043e\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430 (Adam).<\/li>\n<\/ol>\n<p>  \u0420\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u043a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u0438\u0437 \u043d\u0438\u0445 \u0432 \u0434\u0435\u0442\u0430\u043b\u044f\u0445.<\/p>\n<p>  <font color=\"#09b744\"><\/p>\n<h2>1. \u0421\u0442\u043e\u0445\u0430\u0441\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0439 \u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u043d\u044b\u0439 \u0441\u043f\u0443\u0441\u043a (\u043e\u0441\u043e\u0431\u0435\u043d\u043d\u043e \u043c\u0438\u043d\u0438-\u043f\u0430\u043a\u0435\u0442\u043d\u044b\u0439)<\/h2>\n<p><\/font><br \/>  \u041c\u044b \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c \u043e\u0434\u0438\u043d \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u0437\u0430 \u0440\u0430\u0437 \u043f\u0440\u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 (\u0432 \u0447\u0438\u0441\u0442\u043e\u043c SGD) \u0438 \u043e\u0431\u043d\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u0430. \u041d\u043e \u043c\u044b \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u044b \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0435\u0449\u0435 \u043e\u0434\u0438\u043d \u0434\u043b\u044f \u0446\u0438\u043a\u043b\u0430. \u042d\u0442\u043e \u0437\u0430\u0439\u043c\u0435\u0442 \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438. \u041f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c \u043c\u0438\u043d\u0438-\u043f\u0430\u043a\u0435\u0442\u043d\u044b\u0439 SGD.<\/p>\n<p>  \u041c\u0438\u043d\u0438-\u043f\u0430\u043a\u0435\u0442\u043d\u044b\u0439 \u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u043d\u044b\u0439 \u0441\u043f\u0443\u0441\u043a \u0441\u0442\u0440\u0435\u043c\u0438\u0442\u0441\u044f \u0441\u0431\u0430\u043b\u0430\u043d\u0441\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0443\u0441\u0442\u043e\u0439\u0447\u0438\u0432\u043e\u0441\u0442\u044c \u0441\u0442\u043e\u0445\u0430\u0441\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u043d\u043e\u0433\u043e \u0441\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430 \u0438 \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442\u043d\u043e\u0433\u043e \u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u043d\u043e\u0433\u043e \u0441\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430. \u042d\u0442\u043e \u043d\u0430\u0438\u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u043d\u043e\u0433\u043e \u0441\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c\u0430\u044f \u0432 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u0438 \u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f. \u0412 \u043c\u0438\u043d\u0438-\u043f\u0430\u043a\u0435\u0442\u043d\u043e\u043c SGD \u043f\u0440\u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043c\u044b \u0431\u0435\u0440\u0435\u043c \u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u0443 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u043e\u0432 (\u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, 32, 64 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0430 \u0438 \u0442. \u0434.). \u0422\u0430\u043a\u043e\u0439 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442 \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435, \u043f\u043e\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0447\u0442\u043e \u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0435\u0434\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0446\u0438\u043a\u043b \u0434\u043b\u044f \u043c\u0438\u043d\u0438-\u043f\u0430\u043a\u0435\u0442\u043e\u0432, \u0430 \u043d\u0435 \u0434\u043b\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0430. \u041c\u0438\u043d\u0438-\u043f\u0430\u043a\u0435\u0442\u044b \u0432\u044b\u0431\u0438\u0440\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u044b\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c \u0434\u043b\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0439 \u0438\u0442\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438, \u043d\u043e \u043f\u043e\u0447\u0435\u043c\u0443? \u041a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u043c\u0438\u043d\u0438-\u043f\u0430\u043a\u0435\u0442\u044b \u0432\u044b\u0431\u0438\u0440\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u044b\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c, \u0442\u043e \u043f\u0440\u0438 \u0437\u0430\u0441\u0442\u0440\u0435\u0432\u0430\u043d\u0438\u0438 \u0432 \u043b\u043e\u043a\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u043c\u0438\u043d\u0438\u043c\u0443\u043c\u0430\u0445 \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0448\u0443\u043c\u043d\u044b\u0435 \u0448\u0430\u0433\u0438 \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0441\u0442\u0438 \u043a \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u0443 \u0438\u0437 \u044d\u0442\u0438\u0445 \u043c\u0438\u043d\u0438\u043c\u0443\u043c\u043e\u0432. <strong>\u0417\u0430\u0447\u0435\u043c \u043d\u0430\u043c \u044d\u0442\u043e\u0442 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0442\u043e\u0440?<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li>\u0427\u0430\u0441\u0442\u043e\u0442\u0430 \u043e\u0431\u043d\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 \u0432\u044b\u0448\u0435, \u0447\u0435\u043c \u0432 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u043c \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442\u043d\u043e\u043c \u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u043d\u043e\u043c \u0441\u043f\u0443\u0441\u043a\u0435, \u0447\u0442\u043e \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043e\u0431\u0435\u0441\u043f\u0435\u0447\u0438\u0442\u044c \u0441\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c \u043d\u0430\u0434\u0435\u0436\u043d\u0435\u0435, \u0438\u0437\u0431\u0435\u0433\u0430\u044f \u043b\u043e\u043a\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u043c\u0438\u043d\u0438\u043c\u0443\u043c\u043e\u0432.<\/li>\n<li>\u041f\u0430\u043a\u0435\u0442\u043d\u044b\u0435 \u043e\u0431\u043d\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0431\u0435\u0441\u043f\u0435\u0447\u0438\u0432\u0430\u044e\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441 \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u0435\u0435, \u0447\u0435\u043c \u0441\u0442\u043e\u0445\u0430\u0441\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0439 \u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u043d\u044b\u0439 \u0441\u043f\u0443\u0441\u043a.<\/li>\n<li>\u0415\u0441\u043b\u0438 \u0443 \u0432\u0430\u0441 \u043d\u0435\u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0439 \u043f\u0430\u043c\u044f\u0442\u0438, \u0442\u043e \u043c\u0438\u043d\u0438-\u043f\u0430\u043a\u0435\u0442\u044b \u2014 \u044d\u0442\u043e \u043b\u0443\u0447\u0448\u0438\u0439 \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442. \u041f\u0430\u043a\u0435\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e \u0431\u043b\u0430\u0433\u043e\u0434\u0430\u0440\u044f \u043e\u0442\u0441\u0443\u0442\u0441\u0442\u0432\u0438\u044e \u0432\u0441\u0435\u0445 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0449\u0438\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432 \u043f\u0430\u043c\u044f\u0442\u0438 \u0438 \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f\u043c \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u043e\u0432.<\/li>\n<\/ul>\n<p>  <strong>\u041a\u0430\u043a \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u044b\u0435 \u043c\u0438\u043d\u0438-\u043f\u0430\u043a\u0435\u0442\u044b?<\/strong><\/p>\n<pre><code class=\"python\">def RandomMiniBatches(X, Y, MiniBatchSize):      m = X.shape[0]       miniBatches = []          permutation = list(np.random.permutation(m))     shuffled_X = X[permutation, :]     shuffled_Y = Y[permutation, :].reshape((m,1))   #sure for uptpur shape      num_minibatches = m \/\/ MiniBatchSize      for k in range(0, num_minibatches):         miniBatch_X = shuffled_X[k * MiniBatchSize:(k + 1) * MiniBatchSize,:]         miniBatch_Y = shuffled_Y[k * MiniBatchSize:(k + 1) * MiniBatchSize,:]         miniBatch = (miniBatch_X, miniBatch_Y)         miniBatches.append(miniBatch)          #handeling last batch     if m % MiniBatchSize != 0:         # end = m - MiniBatchSize * m \/\/ MiniBatchSize         miniBatch_X = shuffled_X[num_minibatches * MiniBatchSize:, :]         miniBatch_Y = shuffled_Y[num_minibatches * MiniBatchSize:, :]          miniBatch = (miniBatch_X, miniBatch_Y)         miniBatches.append(miniBatch)          return miniBatches  <\/code><\/pre>\n<p>  <strong>\u041a\u0430\u043a\u0438\u043c \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438?<\/strong><\/p>\n<p>  \u042f \u0434\u0430\u044e \u043e\u0431\u0437\u043e\u0440 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043d\u0430 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0432\u044b \u043d\u043e\u0432\u0438\u0447\u043e\u043a \u0432 \u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u043e\u043c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0438. \u041e\u043d\u0430 \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0438\u0442 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e \u0442\u0430\u043a:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">def model(X,Y,learning_rate,num_iter,hidden_size,keep_prob,optimizer):     L = len(hidden_size)     params = initilization(X.shape[1], hidden_size)     for i in range(1,num_iter):         MiniBatches = RandomMiniBatches(X, Y, 64)   # GET RAMDOMLY MINIBATCHES         p , q = MiniBatches[2]         for MiniBatch in MiniBatches:               #LOOP FOR MINIBATCHES              (MiniBatch_X, MiniBatch_Y) = MiniBatch              cache, A = model_forward(MiniBatch_X, params, L,keep_prob)             #FORWARD PROPOGATIONS             cost = cost_f(A, MiniBatch_Y)                                          #COST FUNCTION             grad = backward(MiniBatch_X, MiniBatch_Y, params, cache, L,keep_prob)  #BACKWARD PROPAGATION              params = update_params(params, grad, beta=0.9,learning_rate=learning_rate)     return params <\/code><\/pre>\n<p>  \u041d\u0430 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0435\u043c \u0440\u0438\u0441\u0443\u043d\u043a\u0435 \u0432\u0438\u0434\u043d\u043e, \u0432 SGD \u043f\u0440\u0438\u0441\u0443\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0442 \u043e\u0433\u0440\u043e\u043c\u043d\u044b\u0435 \u043a\u043e\u043b\u0435\u0431\u0430\u043d\u0438\u044f. \u0412\u0435\u0440\u0442\u0438\u043a\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u0434\u0432\u0438\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0435 \u043e\u0431\u044f\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e: \u043c\u044b \u0445\u043e\u0442\u0438\u043c \u0434\u0432\u0438\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0433\u043e\u0440\u0438\u0437\u043e\u043d\u0442\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0443\u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0438\u0442\u044c \u0432\u0435\u0440\u0442\u0438\u043a\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u0434\u0432\u0438\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438 \u0443\u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0438\u0442\u044c \u0433\u043e\u0440\u0438\u0437\u043e\u043d\u0442\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435, \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0443\u0447\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u0435\u0435, \u0441\u043e\u0433\u043b\u0430\u0441\u043d\u044b?<\/p>\n<div style=\"text-align:center;\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/d8\/sd\/ds\/d8sddsjtz5fmaytlpmkkv18hgfi.png\"><\/div>\n<p>  \u041a\u0430\u043a \u043c\u0438\u043d\u0438\u043c\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043d\u0435\u0436\u0435\u043b\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u043a\u043e\u043b\u0435\u0431\u0430\u043d\u0438\u044f? \u0421\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0442\u043e\u0440\u044b \u043c\u0438\u043d\u0438\u043c\u0438\u0437\u0438\u0440\u0443\u044e\u0442 \u0438\u0445 \u0438 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0433\u0430\u044e\u0442 \u0443\u0441\u043a\u043e\u0440\u0438\u0442\u044c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435.<\/p>\n<p>  <font color=\"#09b744\"><\/p>\n<h1>2. \u041e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0442\u043e\u0440 \u0438\u043c\u043f\u0443\u043b\u044c\u0441\u0430<\/h1>\n<p><\/font><br \/>  \u0412 SGD \u0438\u043b\u0438 \u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u043d\u043e\u043c \u0441\u043f\u0443\u0441\u043a\u0435 \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043a\u043e\u043b\u0435\u0431\u0430\u043d\u0438\u0439. \u041d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0434\u0432\u0438\u0433\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0432\u043f\u0435\u0440\u0435\u0434, \u0430 \u043d\u0435 \u0432\u0432\u0435\u0440\u0445-\u0432\u043d\u0438\u0437. \u041c\u044b \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u044b \u0443\u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0438\u0442\u044c \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u044c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0432 \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e\u043c \u043d\u0430\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0438, \u0438 \u043c\u044b \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u043c \u044d\u0442\u043e \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0442\u043e\u0440\u0430 \u0438\u043c\u043f\u0443\u043b\u044c\u0441\u0430.<\/p>\n<div style=\"text-align:center;\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/i9\/ac\/y3\/i9acy3hz6pwfkqd7tvyhcd6gb3a.png\"><\/div>\n<p>  \u041a\u0430\u043a \u0432\u0438\u0434\u043d\u043e \u043d\u0430 \u0440\u0438\u0441\u0443\u043d\u043a\u0435 \u0432\u044b\u0448\u0435, \u0437\u0435\u043b\u0435\u043d\u0430\u044f \u0446\u0432\u0435\u0442\u043e\u0432\u0430\u044f \u043b\u0438\u043d\u0438\u044f \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0442\u043e\u0440\u0430 \u0438\u043c\u043f\u0443\u043b\u044c\u0441\u0430 \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u0435\u0435 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0445. \u0412\u0430\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0443\u0432\u0438\u0434\u0435\u0442\u044c, \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0443 \u0432\u0430\u0441 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u0435 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u044b \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438\u0442\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0439. <strong>\u041a\u0430\u043a \u0432\u043d\u0435\u0434\u0440\u0438\u0442\u044c \u044d\u0442\u043e\u0442 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0442\u043e\u0440?<\/strong><\/p>\n<div style=\"text-align:center;\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/wo\/2q\/jg\/wo2qjg8zxadjhgiw9iz_r-7bgmu.png\"><\/div>\n<p>  <strong>\u041d\u043e\u0440\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u03b2 \u043e\u043a\u043e\u043b\u043e 0,9<\/strong><\/p>\n<p>  \u0412\u0438\u0434\u043d\u043e, \u0447\u0442\u043e \u043c\u044b \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043b\u0438 \u0434\u0432\u0430 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u0430 \u2014 <i>vdW,<\/i> \u0438 <i>vdb<\/i> \u2014 \u0438\u0437 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u043d\u043e\u0433\u043e \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f. \u0420\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u03b2 = 0.9, \u0442\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0443\u0440\u0430\u0432\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u0438\u043e\u0431\u0440\u0435\u0442\u0430\u0435\u0442 \u0432\u0438\u0434:<\/p>\n<pre><code class=\"plaintext\">vdw= 0.9 * vdw + 0.1 * dw vdb = 0.9 * vdb + 0.1 * db<\/code><\/pre>\n<p>  \u041a\u0430\u043a \u0432\u044b \u0432\u0438\u0434\u0438\u0442\u0435, <i>vdw<\/i> \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u0442 \u043e\u0442 \u043f\u0440\u0435\u0434\u044b\u0434\u0443\u0449\u0435\u0433\u043e \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f <i>vdw<\/i>, \u0430 \u043d\u0435 <i>dw.<\/i> \u041a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u2014 \u044d\u0442\u043e \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a, \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0443\u0432\u0438\u0434\u0435\u0442\u044c, \u0447\u0442\u043e \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0442\u043e\u0440 \u0438\u043c\u043f\u0443\u043b\u044c\u0441\u0430 \u0443\u0447\u0438\u0442\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0448\u043b\u044b\u0435 \u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u044b, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0441\u0433\u043b\u0430\u0434\u0438\u0442\u044c \u043e\u0431\u043d\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435. \u0412\u043e\u0442 \u043f\u043e\u0447\u0435\u043c\u0443 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043c\u0438\u043d\u0438\u043c\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043a\u043e\u043b\u0435\u0431\u0430\u043d\u0438\u044f. \u041a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u043c\u044b \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b\u0438 SGD, \u043f\u0440\u043e\u0439\u0434\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043c\u0438\u043d\u0438-\u043f\u0430\u043a\u0435\u0442\u043d\u044b\u043c \u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u043d\u044b\u043c \u0441\u043f\u0443\u0441\u043a\u043e\u043c \u043f\u0443\u0442\u044c \u043a\u043e\u043b\u0435\u0431\u0430\u043b\u0441\u044f \u0432 \u0441\u0442\u043e\u0440\u043e\u043d\u0443 \u043a\u043e\u043d\u0432\u0435\u0440\u0433\u0435\u043d\u0446\u0438\u0438. \u041e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0442\u043e\u0440 \u0438\u043c\u043f\u0443\u043b\u044c\u0441\u0430 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0433\u0430\u0435\u0442 \u0443\u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0438\u0442\u044c \u044d\u0442\u0438 \u043a\u043e\u043b\u0435\u0431\u0430\u043d\u0438\u044f. <\/p>\n<pre><code class=\"python\">def update_params_with_momentum(params, grads, v, beta, learning_rate):          # grads has the dw and db parameters from backprop     # params  has the W and b parameters which we have to update      for l in range(len(params) \/\/ 2 ):          # HERE WE COMPUTING THE VELOCITIES          v[&quot;dW&quot; + str(l + 1)] = beta * v[&quot;dW&quot; + str(l + 1)] + (1 - beta) * grads['dW' + str(l + 1)]         v[&quot;db&quot; + str(l + 1)] = beta * v[&quot;db&quot; + str(l + 1)] + (1 - beta) * grads['db' + str(l + 1)]                  #updating parameters W and b         params[&quot;W&quot; + str(l + 1)] = params[&quot;W&quot; + str(l + 1)] - learning_rate * v[&quot;dW&quot; + str(l + 1)]         params[&quot;b&quot; + str(l + 1)] = params[&quot;b&quot; + str(l + 1)] - learning_rate * v[&quot;db&quot; + str(l + 1)]     return params <\/code><\/pre>\n<p>  <font color=\"#999999\">\u0420\u0435\u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u0439 \u043d\u0430\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442\u0441\u044f <a href=\"https:\/\/github.com\/SpiderNitt\/web-wednesdays\/tree\/main\/PopulerOptimizers_AmarRokade\">\u0437\u0434\u0435\u0441\u044c<\/a><\/font><\/p>\n<p>  <font color=\"#09b744\"><\/p>\n<h2>3. \u0421\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u043a\u0432\u0430\u0434\u0440\u0430\u0442\u0438\u0447\u043d\u043e\u0435 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435<\/h2>\n<p><\/font><br \/>  \u0421\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u043a\u0432\u0430\u0434\u0440\u0430\u0442\u0438\u0447\u043d\u043e\u0435 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043a\u043e\u0440\u043d\u044f (RMSprop) \u2014 \u044d\u0442\u043e \u044d\u043a\u0441\u043f\u043e\u043d\u0435\u043d\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u0437\u0430\u0442\u0443\u0445\u0430\u044e\u0449\u0435\u0435 \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435. \u0421\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c \u0441\u0432\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432\u043e\u043c RMSprop \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0442\u043e, \u0447\u0442\u043e \u0432\u044b \u043d\u0435 \u043e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0435\u043d\u044b \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0441\u0443\u043c\u043c\u043e\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0448\u043b\u044b\u0445 \u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432, \u043d\u043e \u0432\u044b \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0435\u043d\u044b \u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u0430\u043c\u0438 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u0438\u0445 \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0448\u0430\u0433\u043e\u0432. RMSprop \u0432\u043d\u043e\u0441\u0438\u0442 \u0441\u0432\u043e\u0439 \u0432\u043a\u043b\u0430\u0434 \u0432 \u044d\u043a\u0441\u043f\u043e\u043d\u0435\u043d\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u0437\u0430\u0442\u0443\u0445\u0430\u044e\u0449\u0435\u0435 \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0448\u043b\u044b\u0445 \u00ab\u043a\u0432\u0430\u0434\u0440\u0430\u0442\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432\u00bb. \u0412 RMSProp \u043c\u044b \u043f\u044b\u0442\u0430\u0435\u043c\u0441\u044f \u0443\u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0438\u0442\u044c \u0432\u0435\u0440\u0442\u0438\u043a\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u0434\u0432\u0438\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044f \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435, \u043f\u043e\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0447\u0442\u043e \u043e\u043d\u0438 \u0441\u0443\u043c\u043c\u0438\u0440\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u043f\u0440\u0438\u0431\u043b\u0438\u0437\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0434\u043e 0, \u043f\u0440\u0438\u043d\u0438\u043c\u0430\u044f \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435. RMSprop \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u043d\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f.<\/p>\n<div style=\"text-align:center;\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/ou\/ap\/w_\/ouapw_ue4bowbkfka8zaddrwuqm.png\"><\/div>\n<p>  <font color=\"#999999\"><a href=\"https:\/\/towardsdatascience.com\/a-look-at-gradient-descent-and-rmsprop-optimizers-f77d483ef08b\">\u0418\u0441\u0442\u043e\u0447\u043d\u0438\u043a<\/a><\/font><\/p>\n<div style=\"text-align:center;\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/ct\/qi\/au\/ctqiauhv0gvtrkibdf2oivxndai.png\"><\/div>\n<p>  \u041f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u0442\u0435 \u043d\u0430 \u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043d\u0438\u0436\u0435 \u043a\u043e\u0434. \u042d\u0442\u043e \u0434\u0430\u0441\u0442 \u0432\u0430\u043c \u0431\u0430\u0437\u043e\u0432\u043e\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043e \u0442\u043e\u043c, \u043a\u0430\u043a \u0432\u043d\u0435\u0434\u0440\u0438\u0442\u044c \u044d\u0442\u043e\u0442 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0442\u043e\u0440. \u0412\u0441\u0435 \u0442\u043e \u0436\u0435 \u0441\u0430\u043c\u043e\u0435, \u0447\u0442\u043e \u0438 \u0441 SGD, \u043c\u044b \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u044b \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0438\u0442\u044c \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e \u043e\u0431\u043d\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">def initilization_RMS(params):     s = {}     for i in range(len(params)\/\/2 ):         s[&quot;dW&quot; + str(i)] = np.zeros(params[&quot;W&quot; + str(i)].shape)         s[&quot;db&quot; + str(i)] = np.zeros(params[&quot;b&quot; + str(i)].shape)     return s  def update_params_with_RMS(params, grads,s, beta, learning_rate):          # grads has the dw and db parameters from backprop     # params  has the W and b parameters which we have to update      for l in range(len(params) \/\/ 2 ):         # HERE WE COMPUTING THE VELOCITIES          s[&quot;dW&quot; + str(l)]= beta * s[&quot;dW&quot; + str(l)] + (1 - beta) * np.square(grads['dW' + str(l)])         s[&quot;db&quot; + str(l)] = beta * s[&quot;db&quot; + str(l)] + (1 - beta) * np.square(grads['db' + str(l)])                  #updating parameters W and b         params[&quot;W&quot; + str(l)] = params[&quot;W&quot; + str(l)] - learning_rate * grads['dW' + str(l)] \/ (np.sqrt( s[&quot;dW&quot; + str(l)] )+ pow(10,-4))         params[&quot;b&quot; + str(l)] = params[&quot;b&quot; + str(l)] - learning_rate * grads['db' + str(l)] \/ (np.sqrt( s[&quot;db&quot; + str(l)]) + pow(10,-4))      return params <\/code><\/pre>\n<p>  <font color=\"#09b744\"><\/p>\n<h1>4. \u041e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0442\u043e\u0440 Adam<\/h1>\n<p><\/font><br \/>  Adam \u2014 \u043e\u0434\u0438\u043d \u0438\u0437 \u0441\u0430\u043c\u044b\u0445 \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0445 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u043e\u0432 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0432 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0438 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0435\u0442\u0435\u0439. \u041e\u043d \u0441\u043e\u0447\u0435\u0442\u0430\u0435\u0442 \u0432 \u0441\u0435\u0431\u0435 \u0438\u0434\u0435\u0438 RMSProp \u0438 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0442\u043e\u0440\u0430 \u0438\u043c\u043f\u0443\u043b\u044c\u0441\u0430. \u0412\u043c\u0435\u0441\u0442\u043e \u0442\u043e\u0433\u043e \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0430\u0434\u0430\u043f\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u044c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u0433\u043e \u043f\u0435\u0440\u0432\u043e\u0433\u043e \u043c\u043e\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430 (\u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u0433\u043e \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f), \u043a\u0430\u043a \u0432 RMSProp, Adam \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442 \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0432\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u043c\u043e\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432. \u0412 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438, \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u044f\u0435\u0442 \u044d\u043a\u0441\u043f\u043e\u043d\u0435\u043d\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u0437\u044f\u0449\u0435\u0435 \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u0435 \u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u0430 \u0438 \u043a\u0432\u0430\u0434\u0440\u0430\u0442\u0438\u0447\u043d\u044b\u0439 \u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442, \u0430 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b <code>beta1<\/code> \u0438 <code>beta2<\/code> \u0443\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u044f\u044e\u0442 \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e \u0437\u0430\u0442\u0443\u0445\u0430\u043d\u0438\u044f \u044d\u0442\u0438\u0445 \u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u0437\u044f\u0449\u0438\u0445 \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0438\u0445. <strong>\u041a\u0430\u043a\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c?<\/strong><\/p>\n<pre><code class=\"python\">def initilization_Adam(params):     s = {}     v = {}     for i in range(len(params)\/\/2 ):          v[&quot;dW&quot; + str(i)] = np.zeros(params[&quot;W&quot; + str(i)].shape)         v[&quot;db&quot; + str(i)] = np.zeros(params[&quot;b&quot; + str(i)].shape)          s[&quot;dW&quot; + str(i)] = np.zeros(params[&quot;W&quot; + str(i)].shape)         s[&quot;db&quot; + str(i)] = np.zeros(params[&quot;b&quot; + str(i)].shape)     return v, s      def update_params_with_Adam(params, grads,v, s, beta1,beta2, learning_rate,t):     epsilon = pow(10,-8)     v_corrected = {}                              s_corrected = {}      # grads has the dw and db parameters from backprop     # params  has the W and b parameters which we have to update      for l in range(len(params) \/\/ 2 ):         # HERE WE COMPUTING THE VELOCITIES           v[&quot;dW&quot; + str(l)] = beta1 * v[&quot;dW&quot; + str(l)] + (1 - beta1) * grads['dW' + str(l)]         v[&quot;db&quot; + str(l)] = beta1 * v[&quot;db&quot; + str(l)] + (1 - beta1) * grads['db' + str(l)]          v_corrected[&quot;dW&quot; + str(l)] = v[&quot;dW&quot; + str(l)] \/ (1 - np.power(beta1, t))         v_corrected[&quot;db&quot; + str(l)] = v[&quot;db&quot; + str(l)] \/ (1 - np.power(beta1, t))           s[&quot;dW&quot; + str(l)] = beta2 * s[&quot;dW&quot; + str(l)] + (1 - beta2) * np.power(grads['dW' + str(l)], 2)         s[&quot;db&quot; + str(l)] = beta2 * s[&quot;db&quot; + str(l)] + (1 - beta2) * np.power(grads['db' + str(l)], 2)          s_corrected[&quot;dW&quot; + str(l)] = s[&quot;dW&quot; + str(l)] \/ (1 - np.power(beta2, t))         s_corrected[&quot;db&quot; + str(l)] = s[&quot;db&quot; + str(l)] \/ (1 - np.power(beta2, t))          params[&quot;W&quot; + str(l)] = params[&quot;W&quot; + str(l)] - learning_rate * v_corrected[&quot;dW&quot; + str(l)] \/ np.sqrt(s_corrected[&quot;dW&quot; + str(l)] + epsilon)         params[&quot;b&quot; + str(l)] = params[&quot;b&quot; + str(l)] - learning_rate * v_corrected[&quot;db&quot; + str(l)] \/ np.sqrt(s_corrected[&quot;db&quot; + str(l)] + epsilon)     return params <\/code><\/pre>\n<p>  <strong>\u0413\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li>\u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u03b21(beta1) \u043f\u043e\u0447\u0442\u0438 0,9<\/li>\n<li>\u03b22 (\u0431\u0435\u0442\u04302) \u2014 \u043f\u043e\u0447\u0442\u0438 0.999<\/li>\n<li>\u03b5 \u2014 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0442\u0432\u0440\u0430\u0449\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0430 \u043d\u043e\u043b\u044c ( 10^-8) (\u043d\u0435 \u0441\u043b\u0438\u0448\u043a\u043e\u043c \u0441\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e \u0432\u043b\u0438\u044f\u0435\u0442 \u043d\u0430 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435)<\/li>\n<\/ul>\n<p>  <strong>\u0417\u0430\u0447\u0435\u043c \u044d\u0442\u043e\u0442 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0442\u043e\u0440?<\/strong><\/p>\n<p>  \u0415\u0433\u043e \u043f\u0440\u0435\u0438\u043c\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430:<\/p>\n<ul>\n<li>\u041f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0430\u044f \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f.<\/li>\n<li>\u0412\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c.<\/li>\n<li>\u041d\u0435\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u0435 \u0442\u0440\u0435\u0431\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043a \u043f\u0430\u043c\u044f\u0442\u0438.<\/li>\n<li>\u0418\u043d\u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442 \u043a \u0434\u0438\u0430\u0433\u043e\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u043c\u0443 \u043c\u0430\u0441\u0448\u0442\u0430\u0431\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044e \u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432.<\/li>\n<li>\u0425\u043e\u0440\u043e\u0448\u043e \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u0434\u043b\u044f \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u0445 \u0441 \u0442\u043e\u0447\u043a\u0438 \u0437\u0440\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447.<\/li>\n<li>\u041f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u0434\u043b\u044f \u043d\u0435\u0441\u0442\u0430\u0446\u0438\u043e\u043d\u0430\u0440\u043d\u044b\u0445 \u0446\u0435\u043b\u0435\u0439.<\/li>\n<li>\u041f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u0434\u043b\u044f \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447 \u0441 \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u0448\u0443\u043c\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0438\u043b\u0438 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0435\u0436\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u0430\u043c\u0438.<\/li>\n<li>\u0413\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b \u0438\u043c\u0435\u044e\u0442 \u043d\u0430\u0433\u043b\u044f\u0434\u043d\u0443\u044e \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u043f\u0440\u0435\u0442\u0430\u0446\u0438\u044e \u0438 \u043e\u0431\u044b\u0447\u043d\u043e \u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u044e\u0442 \u043d\u0435\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0439 \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u043a\u0438.<\/li>\n<\/ul>\n<p>  <font color=\"#09b744\"><\/p>\n<h2>\u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u043c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0438 \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c, \u043a\u0430\u043a \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b \u0443\u0441\u043a\u043e\u0440\u044f\u044e\u0442 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435<\/h2>\n<p><\/font><br \/>  \u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0434\u0435\u043c \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0443\u044e \u0434\u0435\u043c\u043e\u043d\u0441\u0442\u0440\u0430\u0446\u0438\u044e \u0442\u043e\u0433\u043e, \u043a\u0430\u043a \u0443\u0441\u043a\u043e\u0440\u0438\u0442\u044c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435. \u0412 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u043c\u044b \u043d\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u043e\u0431\u044a\u044f\u0441\u043d\u044f\u0442\u044c \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0435 \u0432\u0435\u0449\u0438 (\u0438\u043d\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044e, \u043e\u0442\u0441\u0435\u0432, <code>forward_prop<\/code>, <code>back_prop<\/code>, \u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u043d\u044b\u0439 \u0441\u043f\u0443\u0441\u043a \u0438 \u0442. \u0434.). \u041d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u044b\u0435 \u0434\u043b \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0424\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u0443\u0436\u0435 \u0432\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u044b \u0432 NumPy. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0432\u044b \u0445\u043e\u0442\u0438\u0442\u0435 \u0432\u0437\u0433\u043b\u044f\u043d\u0443\u0442\u044c \u043d\u0430 \u044d\u0442\u043e, <a href=\"https:\/\/github.com\/SpiderNitt\/web-wednesdays\/tree\/main\/PopulerOptimizers_AmarRokade\">\u0432\u043e\u0442 \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430<\/a>!<\/p>\n<p>  <font color=\"#09b744\"><\/p>\n<h2>\u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u043d\u0430\u0447\u043d\u0435\u043c!<\/h2>\n<p><\/font><br \/>  \u042f \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u044e \u043e\u0431\u043e\u0431\u0449\u0435\u043d\u043d\u0443\u044e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u0443\u044e \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e, \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u044e\u0449\u0443\u044e \u0434\u043b\u044f \u0432\u0441\u0435\u0445 \u043e\u0431\u0441\u0443\u0436\u0434\u0430\u0435\u043c\u044b\u0445 \u0437\u0434\u0435\u0441\u044c \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0442\u043e\u0440\u043e\u0432.<\/p>\n<p>  <strong>1. \u0418\u043d\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f:<\/strong><\/p>\n<p>  \u041c\u044b \u0438\u043d\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u0438\u043d\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u043f\u0440\u0438\u043d\u0438\u043c\u0430\u0435\u0442 \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435, \u0442\u0430\u043a\u0438\u0435 \u043a\u0430\u043a <code>features_size<\/code> <i>(\u0432 \u043d\u0430\u0448\u0435\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 12288)<\/i> \u0438 \u0441\u043a\u0440\u044b\u0442\u044b\u0439 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u043e\u0432 <i>(\u043c\u044b \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b\u0438 [100,1])<\/i> \u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434 \u043a\u0430\u043a \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b \u0438\u043d\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438. \u0421\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 \u0434\u0440\u0443\u0433\u043e\u0439 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u0438\u043d\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438. \u042f \u043f\u0440\u0438\u0437\u044b\u0432\u0430\u044e \u043f\u0440\u043e\u0447\u0438\u0442\u0430\u0442\u044c <a href=\"https:\/\/www.deeplearning.ai\/ai-notes\/initialization\/\">\u044d\u0442\u0443<\/a> \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044e.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">def initilization(input_size,layer_size):     params = {}     np.random.seed(0)      params['W' + str(0)] = np.random.randn(layer_size[0], input_size) * np.sqrt(2 \/ input_size)     params['b' + str(0)] = np.zeros((layer_size[0], 1))     for l in range(1,len(layer_size)):         params['W' + str(l)] = np.random.randn(layer_size[l],layer_size[l-1]) * np.sqrt(2\/layer_size[l])         params['b' + str(l)] = np.zeros((layer_size[l],1))     return params <\/code><\/pre>\n<p>  <strong>2. \u041f\u0440\u044f\u043c\u043e\u0435 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435:<\/strong><\/p>\n<p>  \u0412 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u2014 \u044d\u0442\u043e X, \u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b, \u043f\u0440\u043e\u0442\u044f\u0436\u0435\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0441\u043a\u0440\u044b\u0442\u044b\u0445 \u0441\u043b\u043e\u0435\u0432 \u0438 \u043e\u0442\u0441\u0435\u0432, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u0432 \u0442\u0435\u0445\u043d\u0438\u043a\u0435 \u043e\u0442\u0441\u0435\u0432\u0430.<\/p>\n<p>  <i>\u042f \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u043b \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 1, \u0442\u0430\u043a \u0447\u0442\u043e \u043d\u0438\u043a\u0430\u043a\u043e\u0433\u043e \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0430 \u043d\u0430 \u0442\u0440\u0435\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0435 \u043d\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0432\u0438\u0434\u043d\u043e. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0432\u0430\u0448\u0430 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043f\u0435\u0440\u0435\u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0430, \u0442\u043e \u0432\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u0442\u044c \u0434\u0440\u0443\u0433\u043e\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435. \u042f \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u044e \u043e\u0442\u0441\u0435\u0432 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043d\u0430 \u0447\u0435\u0442\u043d\u044b\u0445 \u0441\u043b\u043e\u044f\u0445<\/i>.<\/p>\n<p>  \u041c\u044b \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u044f\u0435\u043c \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0434\u043b\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u0441\u043b\u043e\u044f \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 <code>forward_activation<\/code>.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">#activations----------------------------------------------- def forward_activation(A_prev, w, b, activation):     z = np.dot(A_prev, w.T) + b.T     if activation == 'relu':         A = np.maximum(0, z)     elif activation == 'sigmoid':         A = 1\/(1+np.exp(-z))     else:         A = np.tanh(z)     return A   #________model forward ____________________________________________________________________________________________________________ def model_forward(X,params, L,keep_prob):     cache = {}     A =X      for l in range(L-1):         w = params['W' + str(l)]         b = params['b' + str(l)]         A = forward_activation(A, w, b, 'relu')         if l%2 == 0:             cache['D' + str(l)] = np.random.randn(A.shape[0],A.shape[1]) &lt; keep_prob             A = A * cache['D' + str(l)] \/ keep_prob         cache['A' + str(l)] = A     w = params['W' + str(L-1)]     b = params['b' + str(L-1)]     A = forward_activation(A, w, b, 'sigmoid')     cache['A' + str(L-1)] = A     return cache, A <\/code><\/pre>\n<p>  <strong>3. \u041e\u0431\u0440\u0430\u0442\u043d\u043e\u0435 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435:<\/strong><\/p>\n<p>  \u0417\u0434\u0435\u0441\u044c \u043c\u044b \u043f\u0438\u0448\u0435\u043c \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e \u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u043d\u043e\u0433\u043e \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f. \u041e\u043d\u0430 \u0432\u0435\u0440\u043d\u0435\u0442 grad (<i>\u043d\u0430\u043a\u043b\u043e\u043d<\/i>). \u041c\u044b \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c <code>grad<\/code> \u043f\u0440\u0438 \u043e\u0431\u043d\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0438 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432, (\u0435\u0441\u043b\u0438 \u0432\u044b \u043e\u0431 \u044d\u0442\u043e\u043c \u043d\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0435\u0442\u0435). \u0420\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0443\u044e \u043f\u0440\u043e\u0447\u0438\u0442\u0430\u0442\u044c <a href=\"https:\/\/towardsdatascience.com\/how-does-back-propagation-in-artificial-neural-networks-work-c7cad873ea7\">\u044d\u0442\u0443<\/a> \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044e. <\/p>\n<pre><code class=\"python\">def backward(X, Y, params, cach,L,keep_prob):     grad ={}     m = Y.shape[0]      cach['A' + str(-1)] = X     grad['dz' + str(L-1)] = cach['A' + str(L-1)] - Y     cach['D' + str(- 1)] = 0     for l in reversed(range(L)):         grad['dW' + str(l)] = (1 \/ m) * np.dot(grad['dz' + str(l)].T, cach['A' + str(l-1)])         grad['db' + str(l)] = 1 \/ m * np.sum(grad['dz' + str(l)].T, axis=1, keepdims=True)         if l%2 != 0:             grad['dz' + str(l-1)] = ((np.dot(grad['dz' + str(l)], params['W' + str(l)]) * cach['D' + str(l-1)] \/ keep_prob) *                                  np.int64(cach['A' + str(l-1)] &gt; 0))         else :             grad['dz' + str(l - 1)] = (np.dot(grad['dz' + str(l)], params['W' + str(l)]) *                                        np.int64(cach['A' + str(l - 1)] &gt; 0))      return grad <\/code><\/pre>\n<p>  \u041c\u044b \u0443\u0436\u0435 \u0432\u0438\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e \u043e\u0431\u043d\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0442\u043e\u0440\u043e\u0432, \u0442\u0430\u043a \u0447\u0442\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c \u0435\u0435 \u0437\u0434\u0435\u0441\u044c. \u0412\u043d\u0435\u0441\u0435\u043c \u043d\u0435\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u0435 \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0438\u0437 \u043e\u0431\u0441\u0443\u0436\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f SGD.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">def model(X,Y,learning_rate,num_iter,hidden_size,keep_prob,optimizer):     L = len(hidden_size)     params = initilization(X.shape[1], hidden_size)     costs = []     itr  = []      if optimizer == 'momentum':         v = initilization_moment(params)      elif optimizer == 'rmsprop':         s = initilization_RMS(params)      elif optimizer == 'adam' :         v,s = initilization_Adam(params)      for i in range(1,num_iter):         MiniBatches = RandomMiniBatches(X, Y, 32)   # GET RAMDOMLY MINIBATCHES         p , q = MiniBatches[2]         for MiniBatch in MiniBatches:               #LOOP FOR MINIBATCHES              (MiniBatch_X, MiniBatch_Y) = MiniBatch              cache, A = model_forward(MiniBatch_X, params, L,keep_prob)     #FORWARD PROPOGATIONS             cost = cost_f(A, MiniBatch_Y)                                  #COST FUNCTION             grad = backward(MiniBatch_X, MiniBatch_Y, params, cache, L,keep_prob) #BACKWARD PROPAGATION               if optimizer == 'momentum':                 params = update_params_with_momentum(params, grad, v, beta=0.9,learning_rate=learning_rate)              elif optimizer == 'rmsprop':                params = update_params_with_RMS(params, grad, s, beta=0.9,learning_rate=learning_rate)              elif optimizer == 'adam' :                 params = update_params_with_Adam(params, grad,v, s, beta1=0.9,beta2=0.999,  learning_rate=learning_rate,t=i)                                         #UPDATE PARAMETERS             elif optimizer == &quot;minibatch&quot;:                 params = update_params(params, grad,learning_rate=learning_rate)                                if i%5 == 0:             costs.append(cost)             itr.append(i)             if i % 100 == 0 :                 print('cost of iteration______{}______{}'.format(i,cost))     return params,costs,itr <\/code><\/pre>\n<p>  <strong>\u041e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441 \u043c\u0438\u043d\u0438-\u043f\u0430\u043a\u0435\u0442\u0430\u043c\u0438<\/strong><\/p>\n<pre><code class=\"python\">params, cost_sgd,itr = model(X_train, Y_train, learning_rate = 0.01,                num_iter=500, hidden_size=[100, 1],keep_prob=1,optimizer='minibatch') Y_train_pre = predict(X_train, params, 2) print('train_accuracy------------', accuracy_score(Y_train_pre, Y_train))<\/code><\/pre>\n<p>  \u0412\u044b\u0432\u043e\u0434 \u043f\u0440\u0438 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u0435 \u0441 \u043c\u0438\u043d\u0438-\u043f\u0430\u043a\u0435\u0442\u0430\u043c\u0438:<\/p>\n<pre><code class=\"plaintext\">cost of iteration______100______0.35302967575683797  cost of iteration______200______0.472914548745098  cost of iteration______300______0.4884728238471557  cost of iteration______400______0.21551100063345618   train_accuracy------------ 0.8494208494208494 <\/code><\/pre>\n<p>  <strong>\u041e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0442\u043e\u0440\u043e\u043c \u0438\u043c\u043f\u0443\u043b\u044c\u0441\u0430<\/strong><\/p>\n<pre><code class=\"plaintext\">params,cost_momentum, itr = model(X_train, Y_train, learning_rate = 0.01,                num_iter=500, hidden_size=[100, 1],keep_prob=1,optimizer='momentum') Y_train_pre = predict(X_train, params, 2) print('train_accuracy------------', accuracy_score(Y_train_pre, Y_train))<\/code><\/pre>\n<p>  \u0412\u044b\u0432\u043e\u0434 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0442\u043e\u0440\u0430 \u0438\u043c\u043f\u0443\u043b\u044c\u0441\u0430:<\/p>\n<pre><code class=\"plaintext\">cost of iteration______100______0.36278494129038086  cost of iteration______200______0.4681552335189021  cost of iteration______300______0.382226159384529  cost of iteration______400______0.18219310793752702 train_accuracy------------ 0.8725868725868726<\/code><\/pre>\n<p>  <strong>\u0422\u0440\u0435\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0430 \u0441 RMSprop<\/strong><\/p>\n<pre><code class=\"python\">params,cost_rms,itr = model(X_train, Y_train, learning_rate = 0.01,                num_iter=500, hidden_size=[100, 1],keep_prob=1,optimizer='rmsprop') Y_train_pre = predict(X_train, params, 2) print('train_accuracy------------', accuracy_score(Y_train_pre, Y_train))<\/code><\/pre>\n<p>  \u0412\u044b\u0432\u043e\u0434 RMSprop:<\/p>\n<pre><code class=\"plaintext\">cost of iteration______100______0.2983858963793841  cost of iteration______200______0.004245700579927428  cost of iteration______300______0.2629426607580565  cost of iteration______400______0.31944824707807556 train_accuracy------------ 0.9613899613899614<\/code><\/pre>\n<p>  <strong>\u0422\u0440\u0435\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0430 \u0441 Adam<\/strong><\/p>\n<pre><code class=\"python\">params,cost_adam, itr = model(X_train, Y_train, learning_rate = 0.01,                num_iter=500, hidden_size=[100, 1],keep_prob=1,optimizer='adam') Y_train_pre = predict(X_train, params, 2) print('train_accuracy------------', accuracy_score(Y_train_pre, Y_train))<\/code><\/pre>\n<p>  \u0412\u044b\u0432\u043e\u0434 Adam:<\/p>\n<pre><code class=\"plaintext\">cost of iteration______100______0.3266223660473619  cost of iteration______200______0.08214547683157716  cost of iteration______300______0.0025645257286439583  cost of iteration______400______0.058015188756586206 train_accuracy------------ 0.9845559845559846<\/code><\/pre>\n<p>  \u0412\u044b \u0432\u0438\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0440\u0430\u0437\u043d\u0438\u0446\u0443 \u0432 \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u043d\u0438\u043c\u0438? \u041c\u044b \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b\u0438 \u0442\u0435 \u0436\u0435 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b \u0438\u043d\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438, \u0442\u0443 \u0436\u0435 \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u044c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u0442\u043e \u0436\u0435 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0438\u0442\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0439; \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0442\u043e\u0440, \u043d\u043e \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u0442\u0435 \u043d\u0430 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442!<\/p>\n<pre><code class=\"plaintext\">Mini-batch accuracy : 0.8494208494208494 momemtum accuracy \u00a0 : 0.8725868725868726 Rms accuracy\u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 : 0.9613899613899614 adam accuracy \u00a0 \u00a0 \u00a0 : 0.9845559845559846<\/code><\/pre>\n<p>  <strong>\u0413\u0440\u0430\u0444\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0430\u044f \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438<\/strong><\/p>\n<div style=\"text-align:center;\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/zy\/cz\/ax\/zyczaxhedwxyudfu4iggaj6ycge.jpeg\"><\/div>\n<p>  \u0412\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u0432 <a href=\"https:\/\/github.com\/SpiderNitt\/web-wednesdays\/tree\/main\/PopulerOptimizers_AmarRokade\">\u0440\u0435\u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u0439<\/a>, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0443 \u0432\u0430\u0441 \u0435\u0441\u0442\u044c \u0441\u043e\u043c\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u043e \u043f\u043e\u0432\u043e\u0434\u0443 \u043a\u043e\u0434\u0430.<\/p>\n<p>  <font color=\"#09b744\"><\/p>\n<h2>\u0420\u0435\u0437\u044e\u043c\u0435<\/h2>\n<p><\/font>  <\/p>\n<div style=\"text-align:center;\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/7p\/jc\/io\/7pjcio1qukwjemezhhmznme7zre.gif\"><\/div>\n<p>  <font color=\"#999999\"><a href=\"https:\/\/github.com\/ilguyi\/optimizers.numpy\">\u0438\u0441\u0442\u043e\u0447\u043d\u0438\u043a<\/a><\/font><br \/>  \u041a\u0430\u043a \u043c\u044b \u0443\u0436\u0435 \u0432\u0438\u0434\u0435\u043b\u0438, \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0442\u043e\u0440 Adam \u0434\u0430\u0435\u0442 \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u0443\u044e \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043f\u043e \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0435\u043d\u0438\u044e \u0441 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u043c\u0438 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0442\u043e\u0440\u0430\u043c\u0438. \u041d\u0430 \u0440\u0438\u0441\u0443\u043d\u043a\u0435 \u0432\u044b\u0448\u0435 \u0432\u0438\u0434\u043d\u043e, \u043a\u0430\u043a \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0443\u0447\u0438\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430 \u0438\u0442\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u044f\u0445. Momentum \u0434\u0430\u0435\u0442 \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u044c SGD, \u0430 RMSProp \u0434\u0430\u0435\u0442 \u044d\u043a\u0441\u043f\u043e\u043d\u0435\u043d\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0432\u0435\u0441\u0430 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u043d\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432. \u041c\u044b \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b\u0438 \u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432 \u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0432\u044b\u0448\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438, \u043d\u043e \u043c\u044b \u0443\u0432\u0438\u0434\u0438\u043c \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0438\u043c\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0442\u043e\u0440\u043e\u0432 \u043f\u0440\u0438 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0435 \u0441 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043c\u0438 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0430\u043c\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u043c\u043d\u043e\u0433\u0438\u043c\u0438 \u0438\u0442\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u044f\u043c\u0438. \u041c\u044b \u043e\u0431\u0441\u0443\u0434\u0438\u043b\u0438 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u0443\u044e \u0438\u0434\u0435\u044e \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0442\u043e\u0440\u043e\u0432, \u0438 \u044f \u043d\u0430\u0434\u0435\u044e\u0441\u044c, \u0447\u0442\u043e \u044d\u0442\u043e \u0434\u0430\u0441\u0442 \u0432\u0430\u043c \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0443\u044e \u043c\u043e\u0442\u0438\u0432\u0430\u0446\u0438\u044e \u0443\u0437\u043d\u0430\u0442\u044c \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 \u043e\u0431 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0442\u043e\u0440\u0430\u0445 \u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438\u0445!<\/p>\n<div class=\"spoiler\" role=\"button\" tabindex=\"0\">                         <b class=\"spoiler_title\">\u0420\u0435\u0441\u0443\u0440\u0441\u044b<\/b>                         <\/p>\n<div class=\"spoiler_text\">\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/www.coursera.org\/learn\/deep-neural-network\">\u041a\u0443\u0440\u0441 \u043f\u043e Coursera<\/a> \u2014 \u044d\u0442\u043e \u0434\u0430\u0441\u0442 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0434\u0435\u0442\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043e \u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u043e\u043c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0438<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/d2l.ai\/chapter_optimization\/\">\u0410\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438<\/a> \u2014 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u044b \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438<\/li>\n<\/ul>\n<p>  <\/div>\n<\/p><\/div>\n<p>  \u041f\u0435\u0440\u0441\u043f\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u044b \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0435\u0442\u0435\u0439 \u0438 \u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u043e\u0433\u043e \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u043e\u0433\u0440\u043e\u043c\u043d\u044b, \u0438 \u043f\u043e \u0441\u0430\u043c\u044b\u043c \u0441\u043a\u0440\u043e\u043c\u043d\u044b\u043c \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0430\u043c, \u0438\u0445 \u0432\u043b\u0438\u044f\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0430 \u043c\u0438\u0440 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e \u0442\u0430\u043a\u0438\u043c \u0436\u0435, \u043a\u0430\u043a \u0432\u043b\u0438\u044f\u043d\u0438\u0435 \u044d\u043b\u0435\u043a\u0442\u0440\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u043d\u0430 \u043f\u0440\u043e\u043c\u044b\u0448\u043b\u0435\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0432 XIX \u0432\u0435\u043a\u0435. \u0422\u0435 \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0441\u0442\u044b, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043e\u0446\u0435\u043d\u044f\u0442 \u044d\u0442\u0438 \u043f\u0435\u0440\u0441\u043f\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u044b \u0440\u0430\u043d\u044c\u0448\u0435 \u0432\u0441\u0435\u0445, \u0438\u043c\u0435\u044e\u0442 \u0432\u0441\u0435 \u0448\u0430\u043d\u0441\u044b \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c \u0432\u043e \u0433\u043b\u0430\u0432\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0430. \u0414\u043b\u044f \u0442\u0430\u043a\u0438\u0445 \u043b\u044e\u0434\u0435\u0439 \u043c\u044b \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u043b\u0438 \u043f\u0440\u043e\u043c\u043e\u043a\u043e\u0434 <b>HABR<\/b>, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0434\u0430\u0435\u0442 \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 10% \u043a \u0441\u043a\u0438\u0434\u043a\u0435 \u043d\u0430 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435, \u0443\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043d\u0430 \u0431\u0430\u043d\u043d\u0435\u0440\u0435.<\/p>\n<p>  <a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_banner&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=habr_banner\"><\/p>\n<div style=\"text-align:center;\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/3i\/vi\/-z\/3ivi-zcfnzxc1sazhzdzokgkhks.jpeg\" alt=\"image\"><\/div>\n<p><\/a><\/p>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/ml-programma-machine-learning-online?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_ML&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=271020\">\u041a\u0443\u0440\u0441 \u043f\u043e Machine Learning<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/math_and_ml?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_MATML&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=271020\">\u041a\u0443\u0440\u0441 \u00ab\u041c\u0430\u0442\u0435\u043c\u0430\u0442\u0438\u043a\u0430 \u0438 Machine Learning \u0434\u043b\u044f Data Science\u00bb<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/ml-and-dl?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_MLDL&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=271020\">\u041f\u0440\u043e\u0434\u0432\u0438\u043d\u0443\u0442\u044b\u0439 \u043a\u0443\u0440\u0441 \u00abMachine Learning Pro + Deep Learning\u00bb<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/data-science-camp?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_DSTCAMP&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=271020\">\u041e\u043d\u043b\u0430\u0439\u043d-\u0431\u0443\u0442\u043a\u0435\u043c\u043f \u043f\u043e Data Science<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/dataanalystpro?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_DAPR&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=271020\">\u041e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0444\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438 Data Analyst \u0441 \u043d\u0443\u043b\u044f<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/business-analytics-camp?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_DACAMP&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=271020\">\u041e\u043d\u043b\u0430\u0439\u043d-\u0431\u0443\u0442\u043a\u0435\u043c\u043f \u043f\u043e Data Analytics<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/dstpro?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_DSPR&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=271020\">\u041e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0444\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438 Data Science \u0441 \u043d\u0443\u043b\u044f<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/python-for-web-developers?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_PWS&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=271020\">\u041a\u0443\u0440\u0441 \u00abPython \u0434\u043b\u044f \u0432\u0435\u0431-\u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438\u00bb<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<p>  <\/p>\n<div class=\"spoiler\" role=\"button\" tabindex=\"0\">                         <b class=\"spoiler_title\">E\u0449\u0435 \u043a\u0443\u0440\u0441\u044b<\/b>                         <\/p>\n<div class=\"spoiler_text\">\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/analytics?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_SDA&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=271020\">\u041a\u0443\u0440\u0441 \u043f\u043e \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0442\u0438\u043a\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/devops?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_DEVOPS&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=271020\">\u041a\u0443\u0440\u0441 \u043f\u043e DevOps<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/webdev?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_WEBDEV&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=271020\">\u041f\u0440\u043e\u0444\u0435\u0441\u0441\u0438\u044f \u0412\u0435\u0431-\u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/iosdev?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_IOSDEV&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=271020\">\u041f\u0440\u043e\u0444\u0435\u0441\u0441\u0438\u044f iOS-\u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a \u0441 \u043d\u0443\u043b\u044f<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/android?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_ANDR&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=271020\">\u041f\u0440\u043e\u0444\u0435\u0441\u0441\u0438\u044f Android-\u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a \u0441 \u043d\u0443\u043b\u044f<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/java?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_JAVA&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=271020\">\u041f\u0440\u043e\u0444\u0435\u0441\u0441\u0438\u044f Java-\u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a \u0441 \u043d\u0443\u043b\u044f<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/javascript?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_FJS&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=271020\">\u041a\u0443\u0440\u0441 \u043f\u043e JavaScript<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<p>  <\/div>\n<\/p><\/div>\n<p>  <\/p>\n<h2><font color=\"#09b744\">\u0420\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0443\u0435\u043c\u044b\u0435 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438<\/font><\/h2>\n<p>  <\/p>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/skillfactory\/blog\/507024\">\u041a\u0430\u043a \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c Data Scientist \u0431\u0435\u0437 \u043e\u043d\u043b\u0430\u0439\u043d-\u043a\u0443\u0440\u0441\u043e\u0432<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/skillfactory\/blog\/503196\/\">450 \u0431\u0435\u0441\u043f\u043b\u0430\u0442\u043d\u044b\u0445 \u043a\u0443\u0440\u0441\u043e\u0432 \u043e\u0442 \u041b\u0438\u0433\u0438 \u041f\u043b\u044e\u0449\u0430<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/skillfactory\/blog\/510444\/\">\u041a\u0430\u043a \u0438\u0437\u0443\u0447\u0430\u0442\u044c Machine Learning 5 \u0434\u043d\u0435\u0439 \u0432 \u043d\u0435\u0434\u0435\u043b\u044e 9 \u043c\u0435\u0441\u044f\u0446\u0435\u0432 \u043f\u043e\u0434\u0440\u044f\u0434<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/skillfactory\/blog\/520540\/\">\u0421\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0437\u0430\u0440\u0430\u0431\u0430\u0442\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0442\u0438\u043a \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445: \u043e\u0431\u0437\u043e\u0440 \u0437\u0430\u0440\u043f\u043b\u0430\u0442 \u0438 \u0432\u0430\u043a\u0430\u043d\u0441\u0438\u0439 \u0432 \u0420\u043e\u0441\u0441\u0438\u0438 \u0438 \u0437\u0430 \u0440\u0443\u0431\u0435\u0436\u043e\u043c \u0432 2020<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/skillfactory\/blog\/522776\/\">Machine Learning \u0438 Computer Vision \u0432 \u0434\u043e\u0431\u044b\u0432\u0430\u044e\u0449\u0435\u0439 \u043f\u0440\u043e\u043c\u044b\u0448\u043b\u0435\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<p> \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/skillfactory\/blog\/525214\/\"> https:\/\/habr.com\/ru\/company\/skillfactory\/blog\/525214\/<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"\n<div class=\"post__text post__text-html post__text_v1\" id=\"post-content-body\"><a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/skillfactory\/blog\/525214\/\"><\/p>\n<div style=\"text-align:center;\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/qt\/_p\/c-\/qt_pc-k1sxmgywl4o9gtxrhk-xa.jpeg\"><\/div>\n<p><\/a><br \/>  \u0420\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0443\u0435\u043c \u0438 \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0438\u0432\u0430\u0435\u043c 4 \u043f\u043e\u043f\u0443\u043b\u044f\u0440\u043d\u044b\u0445 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0442\u043e\u0440\u0430 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0435\u0442\u0435\u0439: \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0442\u043e\u0440 \u0438\u043c\u043f\u0443\u043b\u044c\u0441\u0430, \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u043a\u0432\u0430\u0434\u0440\u0430\u0442\u0438\u0447\u043d\u043e\u0435 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435, \u043c\u0438\u043d\u0438-\u043f\u0430\u043a\u0435\u0442\u043d\u044b\u0439 \u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u043d\u044b\u0439 \u0441\u043f\u0443\u0441\u043a \u0438 \u0430\u0434\u0430\u043f\u0442\u0438\u0432\u043d\u0443\u044e \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0443 \u043c\u043e\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430. \u0420\u0435\u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u0439, \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043a\u043e\u0434\u0430 \u043d\u0430 Python \u0438 \u0435\u0433\u043e \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434, \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0438 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0443\u043b\u044b \u2014 \u0432\u0441\u0451 \u044d\u0442\u043e \u043f\u043e\u0434 \u043a\u0430\u0442\u043e\u043c.   <\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[],"tags":[],"class_list":["post-312134","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/312134","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=312134"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/312134\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=312134"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=312134"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=312134"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}