Ахлах дата судлаачийн хэлснээр, Стохастик градиент уналт ашиглахын нэг давуу тал нь градиент уналт болон багц градиент уналтаас илүү хурдан тооцоо хийдэг … Мөн дээр их хэмжээний өгөгдлийн багц, стохастик градиент уруул нь шинэчлэлтүүдийг илүү ойр ойрхон гүйцэтгэдэг тул илүү хурдан нийлдэг.
Стохастик градиентийг юунд ашигладаг вэ?
Стохастик градиент уналт нь урьдчилан таамагласан болон бодит гаралтын хооронд хамгийн сайн тохирох загварын параметрүүдийг олохын тулд машин сургалтын программуудад ихэвчлэн ашигладаг оновчлолын алгоритм юм Энэ нь буруу боловч хүчирхэг техник юм.. Стохастик градиент удам нь машин сургалтын хэрэглээнд өргөн хэрэглэгддэг.
Бид яагаад эвдрэлийн мэдрэлийн сүлжээг сургахдаа стандарт градиент өгөгдлөөс илүү Стохастик градиентийн уналтыг ашиглах хэрэгтэй байна вэ?
Стохастик градиент уналт ажиглалт бүрийн параметрүүдийг шинэчилдэг бөгөөд ингэснээр олон тооны шинэчлэлтүүд гарч ирнэ. Тиймээс энэ нь илүү хурдан шийдвэр гаргахад тусалдаг илүү хурдан арга юм. Янз бүрийн чиглэлд илүү хурдан шинэчлэлтүүдийг энэ хөдөлгөөнт дүрсээс харж болно.
Бид яагаад градиент уруулыг илүүд үздэг вэ?
Шугаман регрессийн хувьд градиент уналтыг ашигладаг гол шалтгаан нь тооцооллын нарийн төвөгтэй байдал: зарим тохиолдолд градиент уналтыг ашиглан шийдлийг олох нь тооцооллын хувьд хямд (хурдан) байдаг. Энд та X′X матрицыг тооцоолж, дараа нь эргүүлэх хэрэгтэй (доорх тэмдэглэлийг үзнэ үү). Энэ бол үнэтэй тооцоо юм.
Яагаад SGD ашигладаг вэ?
Стохастик градиент уналт (ихэвчлэн товчилсон SGD) нь тохиромжтой тэгш байдлын шинж чанар бүхий зорилгын функцийг оновчтой болгох давталтын арга юм (жишээ нь: дифференциал эсвэл дэд ялгах боломжтой).
