Sipas një shkencëtari të vjetër të të dhënave, një nga avantazhet e dallueshme të përdorimit të Prejardhjes Stochastic Gradient është se i bën llogaritjet më shpejt se zbritja e gradientit dhe zbritja e gradientit në grup … Gjithashtu, në grupe masive të dhënash, zbritja e gradientit stokastik mund të konvergojë më shpejt sepse kryen përditësime më shpesh.
Për çfarë përdoret Zbritja Stochastic Gradient?
Zbritja stokastike e gradientit është një algoritëm optimizimi që përdoret shpesh në aplikacionet e mësimit të makinerive për të gjetur parametrat e modelit që korrespondojnë me përshtatjen më të mirë midis rezultateve të parashikuara dhe atyre aktuale Është një teknikë e pasaktë por e fuqishme. Zbritja e gradientit stokastik përdoret gjerësisht në aplikacionet e mësimit të makinerive.
Pse duhet të përdorim zbritjen me gradient Stochastic në vend të zbritjes standarde të gradientit për të trajnuar një rrjet nervor konvolucionist?
Zbritja e gradientit stokastik përditëson parametrat për çdo vëzhgim, gjë që çon në një numër më të madh përditësimesh. Pra, është një qasje më e shpejtë e cila ndihmon në marrjen e vendimeve më të shpejta. Përditësimet më të shpejta në drejtime të ndryshme mund të vërehen në këtë animacion.
Pse preferojmë zbritjen gradient?
Arsyeja kryesore pse përdoret zbritja e gradientit për regresionin linear është kompleksiteti llogaritës: është llogaritëse më e lirë (më e shpejtë) për të gjetur zgjidhjen duke përdorur zbritjen e gradientit në disa raste. Këtu, ju duhet të llogaritni matricën X'X dhe më pas ta përmbysni atë (shih shënimin më poshtë). Është një llogaritje e shtrenjtë.
Pse përdoret SGD?
Zbritja stokastike e gradientit (shpesh e shkurtuar SGD) është një metodë përsëritëse për optimizimin e një funksioni objektiv me vetitë e përshtatshme të butësisë (p.sh. i diferencueshëm ose i nëndiferencueshëm).
