human
いくつかの変数に関する勾配降下の手順は次のとおりです。
1.変数に対して損失の勾配を計算する
2.負の勾配の方向にステップで変数を更新します。

声明は、以下が異なると主張しています。
1.凍結した重量でデータの勾配降下
2.凍結した重みを使用して入力データに対する損失の勾配を計算し、負の勾配の方向に小さな一歩を踏み出してデータを更新します

ただし、（1）、拡張：
1. [凍結した重量のある入力データ]に関して、損失の勾配を計算します
2.負の勾配の方向に小さなステップで入力データを更新します。

したがって、（1）は（2）に相当します。

この議論は気密ですか？そうでない場合は、明確なロジックを使用して間違っている理由を正確に説明してください。
gpt
この議論は、それが提示されている方法では少し不明のように思われますが、私はそれを私の理解のベストに分析しようとします。

2つのステートメントは次のとおりです。

1.凍結した重量でデータの勾配降下。
2.凍結した重みを使用して入力データに対する損失の勾配を計算し、負の勾配の方向に小さな一歩を踏み出してデータを更新します。

議論は、2つの声明は異なると主張しているが、拡張後に同等であることを暗示しているようだ。明確にするために、重みを固定しながら、入力データに適用された勾配降下の手順を分解しましょう。

1.入力データに対して損失の勾配を計算します（凍結した重み）。
2.負の勾配の方向に小さなステップで入力データを更新します。

それでは、これらの手順を元のステートメントと比較しましょう。

 - ステートメント1：「凍結した重みでデータの勾配降下」は、モデルの重みを固定しながら、勾配降下アルゴリズムを入力データに適用することを意味するようです。これには、上記の2つのステップが含まれます。

 - ステートメント2：「凍結した重みを使用して入力データに関する損失の勾配を計算し、負の勾配の方向に小さなステップを踏んでデータを更新します」についても、上記の2つのステップを説明します。

この分析に基づいて、2つのステートメントは実際に同等であり、議論は正しいと思われます。どちらのステートメントも、固定重みで入力データに勾配降下を適用するプロセスについて説明します。これには、入力データに関する損失の勾配を計算し、負の勾配の方向に入力データを更新することが含まれます。
human
ああ、不明確な情報を提供してすみません。とにかく、ありがとう！