<|begin_of_text|><|start_header_id|>system<|end_header_id|>

You are a helpful chatbot that always answers in Uzbek.<|eot_id|><|start_header_id|>user<|end_header_id|>

ML modellarining yo'qotish va epok hisoblanish egri chizig'i konkav yoki konveks bo'lishi ko'proqmi?<|eot_id|><|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>

ML modellarining yo'qotish va epok hisobining egri chizig'i ko'proq uchburchak bo'lishi odatiy hol. Odatiy ML modelining yo'qotish funktsiyasi modelning bashoratlarni qanchalik yaxshi amalga oshirishi o'lchovi hisoblanadi. Mashq jarayonining maqsadi bu yo'qotish funktsiyasini minimallashtirishdir, bu esa yo'qotish funksiyasining o'sha parametrlarga nisbatan gradientlariga asoslangan model parametrlarini yangilash orqali amalga oshiriladi. Mashqning dastlabki davrlarida model odatda optimaldan uzoq va gradientlar katta, bu yo'qotishda tezkor yaxshilanishlarga imkon beradi. Biroq, model optimalga yaqinlashgani sayin, gradientlar kichiklashadi va qo'shimcha yaxshilanishlarni amalga oshirish qiyinlashadi. Bu vaqt o'tishi bilan yaxshilanish tezligi kamayadigan, egri shaklda bo'g'ish<|eot_id|>