Համաձայն տվյալների ավագ գիտնականի, Stochastic Gradient Descent-ի օգտագործման հստակ առավելություններից մեկն այն է, որ այն հաշվարկներն անում է ավելի արագ, քան գրադիենտ անկումը և խմբաքանակի գրադիենտ ծագումը… Նաև, զանգվածային տվյալների հավաքածուները, ստոխաստիկ գրադիենտ իջնելը կարող է ավելի արագ համընկնել, քանի որ այն ավելի հաճախ է թարմացումներ կատարում:
Ինչի՞ համար է օգտագործվում Stochastic Gradient Descent-ը:
Stochastic gradient descent-ը օպտիմալացման ալգորիթմ է, որը հաճախ օգտագործվում է մեքենայական ուսուցման հավելվածներում՝ գտնելու մոդելի պարամետրերը, որոնք համապատասխանում են կանխատեսված և իրական արդյունքների միջև լավագույն համապատասխանությանը Դա ոչ ճշգրիտ, բայց հզոր տեխնիկա է:. Stochastic gradient descent-ը լայնորեն օգտագործվում է մեքենայական ուսուցման ծրագրերում:
Ինչու՞ պետք է օգտագործենք ստոխաստիկ գրադիենտ ծագում, այլ ոչ թե ստանդարտ գրադիենտ իջնել՝ կոնվոլյուցիոն նեյրոնային ցանց վարժեցնելու համար:
Stochastic gradient descent թարմացնում է պարամետրերը յուրաքանչյուր դիտարկման համար, ինչը հանգեցնում է ավելի շատ թարմացումների: Այսպիսով, դա ավելի արագ մոտեցում է, որն օգնում է ավելի արագ որոշումներ կայացնել: Այս անիմացիայի մեջ կարելի է նկատել տարբեր ուղղություններով ավելի արագ թարմացումներ։
Ինչու ենք մենք նախընտրում գրադիենտ վայրէջք:
Գծային ռեգրեսիայի համար գրադիենտ վայրէջք օգտագործելու հիմնական պատճառը հաշվարկային բարդությունն է. որոշ դեպքերում գրադիենտ անկման միջոցով լուծումը գտնելը հաշվողականորեն ավելի էժան է (ավելի արագ): Այստեղ դուք պետք է հաշվարկեք X′X մատրիցը, այնուհետև շրջեք այն (տես ստորև նշված նշումը): Դա թանկ հաշվարկ է։
Ինչու է օգտագործվում SGD:
Stochastic gradient descent (հաճախ կրճատվում է SGD) կրկնվող մեթոդ է օբյեկտիվ ֆունկցիայի օպտիմալացման համար՝ համապատասխան հարթության հատկություններով (օրինակ՝ տարբերակելի կամ ենթատարբերվող):
