معدّل تعلّم مُخصّص لكل مُعامل

أسلوب أمثَلة يمنح كل مُعامل (وزن) في الشبكة معدّل تعلّم خاصاً به بدلاً من استخدام معدّل واحد شامل، مما يسمح لكل بُعد بالتقدّم بسرعة تتناسب مع هندسته المحلية في سطح الخسارة.

An optimization approach that gives each parameter (weight) in the network its own learning rate instead of using a single global one, allowing each dimension to progress at a pace suited to its local geometry on the loss surface.