Глубокое обучение. Погружение в технологию

Стохастический градиентный спуск (SGD)

Стохастический градиентный спуск (SGD) – это один из наиболее распространенных и важных методов оптимизации, применяемых в машинном обучении и глубоком обучении. Он является фундаментальным инструментом для обучения нейронных сетей и других моделей машинного обучения.

Основные идеи SGD:

1. Стохастичность: В самом названии уже есть подсказка – стохастический. Это означает, что SGD обновляет параметры модели на основе случайно выбранных подмножеств данных, называемых мини-пакетами или мини-батчами.

2. Итеративность: SGD работает итеративно. На каждой итерации он берет новый мини-батч данных, вычисляет градиент функции потерь по параметрам модели и обновляет параметры в направлении, противоположном градиенту.

3. Скорость обучения: Важным параметром SGD является скорость обучения (learning rate), который определяет размер шага при обновлении параметров.

Процесс обучения с SGD:

1. Инициализация параметров: Обучение начинается с инициализации параметров модели случайными значениями.

2. Выбор мини-батча: На каждой итерации SGD выбирает случайный мини-батч из обучающих данных.

3. Вычисление градиента: Для выбранного мини-батча вычисляется градиент функции потерь по параметрам модели. Градиент показывает, какие изменения параметров нужно сделать, чтобы уменьшить потери.

4. Обновление параметров: Параметры модели обновляются в направлении, противоположном градиенту, с учетом скорости обучения. Это шаг оптимизации.

5. Повторение итераций: Шаги 2-4 повторяются до тех пор, пока не будет выполнено условие остановки, например, достижение определенного числа итераций или достижение требуемой точности.

Преимущества SGD:

1. Скорость обучения: SGD способен быстро сходиться, особенно на больших наборах данных, так как он обновляет параметры часто и использует небольшие мини-батчи.

2. Память: Использование мини-батчей позволяет эффективно использовать память, так как не требуется хранить все данные в оперативной памяти.

Недостатки SGD:

1. Шум: Из-за стохастичности выбора мини-батчей, SGD может иметь шумные обновления параметров, что может замедлить сходимость.

2. Выбор скорости обучения: Выбор оптимальной скорости обучения – это сложная задача.