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
明確にしてくれてありがとう。私が理解していることから、あなたが持っている重要な質問は、勾配降下の2つの方法が同等であるかどうかです。

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

これらの2つの方法は、関与する手順で似ているように見えるかもしれませんが、必ずしも同等ではありません。重要な違いは、方法（1）では、モデルの重みが凍結されていることです。つまり、勾配降下中は一定のままです。方法（2）では、重みは入力データに関する勾配を計算するためにのみ使用されますが、重み自体は更新されません。その結果、方法（2）は入力データに関する勾配情報のみを検討しますが、方法（1）は完全な勾配降下を実行しますが、重みを固定します。

全体として、これらの方法が同等であるかどうかは、問題の目標とシステムに依存します。目標が重みではなく入力データのみを更新することである場合、メソッドは同等である可能性があります。ただし、目標が最適化のために完全な勾配降下である場合、メソッドも更新するには方法（1）が必要です。その場合、メソッドは同等ではありません。

これは、2つの方法の違いを明確にし、同等性に関する質問に答えるのに役立ちますか？応答のどの部分についても詳しく説明したり、勾配降下に関連する他の概念を説明してほしいかどうかを教えてください。
human
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gpt
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