Аға деректер ғалымының айтуынша, Стохастикалық градиентті төмендетуді пайдаланудың ерекше артықшылықтарының бірі оның градиенттің төмендеуіне және топтама градиентінің төмендеуіне қарағанда есептеулерді жылдам орындауы … Сондай-ақ қосулы ауқымды деректер жиыны, стохастикалық градиенттің түсуі жылдамырақ жинақталады, себебі ол жаңартуларды жиірек орындайды.
Стохастикалық градиентті түсіру не үшін пайдаланылады?
Стохастикалық градиентті төмендету – болжамды және нақты нәтижелер арасындағы ең жақсы сәйкестікке сәйкес үлгі параметрлерін табу үшін машинада оқыту қолданбаларында жиі қолданылатын оңтайландыру алгоритмі Бұл дәл емес, бірақ күшті әдіс.. Стохастикалық градиенттің түсуі машиналық оқыту қолданбаларында кеңінен қолданылады.
Неліктен конволюциялық нейрондық желіні жаттықтыру үшін стандартты градиенттің түсуінен гөрі Стохастикалық градиенттің түсуін пайдалануымыз керек?
Стохастикалық градиенттің төмендеуі әр бақылаудың параметрлерін жаңартады, бұл жаңартулар санының көбірек болуына әкеледі. Сондықтан бұл тезірек шешім қабылдауға көмектесетін жылдам әдіс. Бұл анимацияда әртүрлі бағыттағы жылдамырақ жаңартуларды байқауға болады.
Неге біз градиентті түсіруді қалаймыз?
Сызықтық регрессия үшін градиенттің төмендеуінің негізгі себебі есептеу күрделілігі: кейбір жағдайларда градиенттің түсуін пайдаланып шешім табу есептеу тұрғысынан арзанырақ (тезірек). Мұнда X′X матрицасын есептеп, оны инверттеу керек (төмендегі ескертуді қараңыз). Бұл қымбат есептеу.
SGD не үшін пайдаланылады?
Стохастикалық градиенттің төмендеуі (жиі қысқартылған SGD) - тиісті тегістік қасиеттерімен мақсат функциясын оңтайландыруға арналған қайталанатын әдіс (мысалы, дифференциалданатын немесе субдиференциалданатын).
