SVM-ի օպտիմիզացում SGD-ով: Stochastic Gradient Descent Stochastic Gradient Descent Stochastic gradient descent (հաճախ կրճատվում է SGD) կրկնվող մեթոդ է՝ հարմար սահունության հատկություններով օբյեկտիվ ֆունկցիայի օպտիմալացման համար (օրինակ՝ տարբերակելի կամ ենթատարբերվող): https://en.wikipedia.org › wiki › Stochastic_gradient_descent
Stochastic gradient descent - Wikipedia
Աջակցող վեկտոր մեքենաների վրա մենք պետք է գտնենք կրունկի կորստի ֆունկցիայի գրադիենտը: … Այստեղ C-ն կանոնավորացման պարամետրն է, η-ն սովորելու արագությունն է, և β-ն սկզբնավորվում է որպես գործակիցների պատահական արժեքների վեկտոր:
Ո՞ր մեքենայական ուսուցման ալգորիթմներն են օգտագործում գրադիենտ անկում:
Գործակիցներով ալգորիթմների ընդհանուր օրինակներ, որոնք կարելի է օպտիմիզացնել՝ օգտագործելով գրադիենտ անկումը, Գծային ռեգրեսիա և լոգիստիկ ռեգրեսիա:
SVM-ն օգտագործում է SGD:
Չկա SGD SVM: Տես այս գրառումը. Stochastic gradient descent (SGD) մոդելը վարժեցնելու ալգորիթմ է: Փաստաթղթերի համաձայն՝ SGD ալգորիթմը կարող է օգտագործվել բազմաթիվ մոդելներ վարժեցնելու համար։
Օգտագործվա՞ծ է գրադիենտ վայրէջք:
Gradient Descent-ը օպտիմիզացման ալգորիթմ է տարբերակվող ֆունկցիայի տեղական նվազագույնը գտնելու համար: Գրադիենտ անկումը պարզապես օգտագործվում է մեքենայական ուսուցման մեջ՝ գտնելու ֆունկցիայի պարամետրերի արժեքները (գործակիցներ), որոնք հնարավորինս նվազագույնի են հասցնում ծախսերի ֆունկցիան:
SVM-ը ստոխաստիկ է:
Stochastic SVM-ն հասնում է կանխատեսման բարձր ճշգրտության՝ սովորելով օպտիմալ հիպերպլանն ուսումնական հավաքածուից, ինչը մեծապես պարզեցնում է դասակարգման և ռեգրեսիայի խնդիրները: … Փորձի հիման վրա մենք ստանում ենք 90,43% ճշգրտություն Stochastic SVM-ի համար և 95,65% ճշգրտություն Fuzzy Kernel Robust C-Means-ի համար:
