Aniqlash uchun rahmat. Men tushunganimdek, sizda bor asosiy savol, gradyent tushishning ikkita usuli ekvivalentmi, xususan: 1. Gradient tushishi to'xtatilgan og'irliklar bilan ma'lumotlar 2. To'xtatilgan og'irliklar yordamida yo'qotishning gradientini hisoblash va keyin salbiy gradient yo'nalishida kichik qadam tashlash orqali ma'lumotlarni yangilash. Ushbu ikkita usul o'xshash qadamlar bilan o'xshash ko'rinishi mumkin bo'lsa-da, ular mutlaqo ekvivalent emas. Asosiy farq shundaki, (1) usulida model og'irliklari muzlatilgan, ya'ni ular gradyent tushish paytida o'zgarmas bo'lib qoladi. (2) usulida og'irliklar faqat kirish ma'lumotlariga nisbatan gradyentni hisoblash uchun ishlatiladi, ammo og'irliklar yangilan
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence