Hieronder volgt een instructie die een taak beschrijft, gekoppeld aan een input die verdere context biedt. Schrijf een antwoord dat het verzoek op de juiste manier afvult.

### Instructie:
De stappen voor de gradiëntdaling met betrekking tot een bepaalde variabele is: 1. Bereken de gradiënt van verlies met betrekking tot de variabele 2. Update de variabele met stap in de richting van de negatieve gradiënt. De verklaring beweert dat de volgende zijn verschillend: 1. Verloopdaling op de gegevens met bevroren gewichten 2. Het berekenen van de gradiënt van het verlies met betrekking tot de inputgegevens met behulp van de bevroren gewichten, en vervolgens bijwerken van de gegevens door het nemen van een kleine stap in de richting van de negatieve gradiënt Echter, (1) breidt uit naar: 1. Bereken de gradiënt van het verlies met betrekking tot [de inputgegevens met bevroren gewichten] 2. Update de invoergegevens met een kleine stap in de richting van de negatieve gradiënt. Daarom, (1) is dit argument luchtdicht? Zo niet, verklaar precies waarom het verkeerd is met behulp van duidelijke logica.

###

### Antwoord:
De stappen voor de gradiëntdaling met betrekking tot een bepaalde variabele is: 1. Bereken de gradiënt van verlies met betrekking tot de variabele 2. Update de variabele met stap in de richting van de negatieve gradiënt. De verklaring beweert dat de volgende zijn verschillend: 1. Verloopdaling op de gegevens met bevroren gewichten 2. Het berekenen van de gradiënt van het verlies met betrekking tot de inputgegevens met behulp van de bevroren gewichten, en vervolgens bijwerken van de gegevens door het nemen van een kleine stap in de richting van de negatieve gradiënt Echter, (1) breidt uit naar: 1. Bereken de gradiënt van het verlies met betrekking tot [de inputgegevens met bevroren gewichten] 2. Update de invoergegevens met een kleine stap in de richting van de negatieve gradiënt. Daarom, (1) is dit argument luchtdicht? Zo niet, verklaar precies waarom het verkeerd is met behulp van duidelijke logica.
Bedankt voor de verduidelijking. Van wat ik begrijp, is de belangrijkste vraag die je hebt of de twee methoden voor gradiëntdaling gelijkwaardig zijn, met name: 1. Afdaling van de gegevens met bevroren gewichten. 2. Het berekenen van de gradiënt van het verlies met betrekking tot de inputgegevens met behulp van bevroren gewichten, en vervolgens bijwerken van de gegevens door het nemen van een kleine stap in de richting van de negatieve helling Hoewel deze twee methoden kunnen lijken op de betrokken stappen, ze zijn niet noodzakelijkerwijs equivalent. Het belangrijkste verschil is dat in methode (1) de gewichten van het model worden bevroren, wat betekent dat ze constant blijven tijdens de gradiënt. In methode (2), de gewichten worden alleen gebruikt om de gradiënt te berekenen met betrekking tot de inputgegevens, maar de gewichten zelf niet worden bijgewerkt. Als resultaat, methode (2) is alleen kijkend naar gradiëntgegevens met betrekking tot de inputgegevens, terwijl methode (1) het uitvoeren van volledige gradiëntdaling, maar het houden van de gewichten vast. In het algemeen, of deze methoden zijn gelijk aan het doel en het systeem in kwestie. Als het doel is om de inputgegevens bij te werken, dan kunnen de methoden niet gelijkwaardig zijn.
Hieronder volgt een instructie die een taak beschrijft, gekoppeld aan een input die verdere context biedt. Schrijf een antwoord dat het verzoek op de juiste manier afvult.

### Instructie:
De stappen voor de gradiëntdaling met betrekking tot een bepaalde variabele is: 1. Bereken de gradiënt van verlies met betrekking tot de variabele 2. Update de variabele met stap in de richting van de negatieve gradiënt. De verklaring beweert dat de volgende zijn verschillend: 1. Verloopdaling op de gegevens met bevroren gewichten 2. Het berekenen van de gradiënt van het verlies met betrekking tot de inputgegevens met behulp van de bevroren gewichten, en vervolgens bijwerken van de gegevens door het nemen van een kleine stap in de richting van de negatieve gradiënt Echter, (1) breidt uit naar: 1. Bereken de gradiënt van het verlies met betrekking tot [de inputgegevens met bevroren gewichten] 2. Update de invoergegevens met een kleine stap in de richting van de negatieve gradiënt. Daarom, (1) is dit argument luchtdicht? Zo niet, verklaar precies waarom het verkeerd is met behulp van duidelijke logica.

###

### Antwoord:
Bedankt voor de verduidelijking. Van wat ik begrijp, is de belangrijkste vraag die je hebt of de twee methoden voor gradiëntdaling gelijkwaardig zijn, met name: 1. Afdaling van de gegevens met bevroren gewichten. 2. Het berekenen van de gradiënt van het verlies met betrekking tot de inputgegevens met behulp van bevroren gewichten, en vervolgens bijwerken van de gegevens door het nemen van een kleine stap in de richting van de negatieve helling Hoewel deze twee methoden kunnen lijken op de betrokken stappen, ze zijn niet noodzakelijkerwijs equivalent. Het belangrijkste verschil is dat in methode (1) de gewichten van het model worden bevroren, wat betekent dat ze constant blijven tijdens de gradiënt. In methode (2), de gewichten worden alleen gebruikt om de gradiënt te berekenen met betrekking tot de inputgegevens, maar de gewichten zelf niet worden bijgewerkt. Als resultaat, methode (2) is alleen kijkend naar gradiëntgegevens met betrekking tot de inputgegevens, terwijl methode (1) het uitvoeren van volledige gradiëntdaling, maar het houden van de gewichten vast. In het algemeen, of deze methoden zijn gelijk aan het doel en het systeem in kwestie. Als het doel is om de inputgegevens bij te werken, dan kunnen de methoden niet gelijkwaardig zijn.