Logo ky.boatexistence.com

Эмне үчүн стохастикалык градиент төмөндөшү керек?

Мазмуну:

Эмне үчүн стохастикалык градиент төмөндөшү керек?
Эмне үчүн стохастикалык градиент төмөндөшү керек?

Video: Эмне үчүн стохастикалык градиент төмөндөшү керек?

Video: Эмне үчүн стохастикалык градиент төмөндөшү керек?
Video: 🌕 ФАРМИМ САМЫЕ ДОРОГИЕ КЕЙСЫ на MYCSGO - НЕРЕАЛЬНЫЕ ЗАНОСЫ | Сайты с Кейсами КС ГО | Кейсы CS GO 2024, Май
Anonim

Улуу маалымат илимпозунун айтымында, Стохастикалык градиенттин түшүүсүн колдонуунун өзгөчө артыкчылыктарынын бири - ал градиенттин түшүүсүнө жана партия градиентинин түшүүсүнө караганда тезирээк эсептерди жасайт … Ошондой эле, массалык маалымат топтомдору, стохастикалык градиенттин түшүүсү тезирээк биригет, анткени ал жаңыртууларды бат-баттан аткарып турат.

Стохастикалык градиенттин түшүүсү эмне үчүн колдонулат?

Стохастикалык градиенттин түшүүсү – бул машина үйрөнүү колдонмолорунда көбүнчө колдонулган оптималдаштыруу алгоритми, болжолдонгон жана иш жүзүндөгү жыйынтыктардын ортосундагы эң туура дал келген моделдин параметрлерин табуу үчүн Бул так эмес, бирок күчтүү ыкма.. Стохастикалык градиенттин түшүүсү машина үйрөнүү колдонмолорунда кеңири колдонулат.

Эмне үчүн конволюциялык нейрон тармагын үйрөтүү үчүн стандарттык градиенттин түшүүсүнүн ордуна Стохастикалык градиенттин түшүүсүн колдонушубуз керек?

Стохастикалык градиенттин түшүүсү ар бир байкоонун параметрлерин жаңыртат, бул жаңыртуулардын санын көбөйтөт. Ошентип, бул тезирээк чечим кабыл алууга жардам берген тезирээк ыкма. Бул анимацияда ар кандай багыттар боюнча тезирээк жаңыртууларды көрүүгө болот.

Эмне үчүн биз градиенттүү түшүүнү артык көрөбүз?

Сызыктуу регрессия үчүн градиенттин түшүүсүнүн колдонулушунун негизги себеби эсептөө татаалдыгы: кээ бир учурларда градиенттин түшүүсүн колдонуу менен чечим табуу эсептөө жагынан арзаныраак (тезирээк). Бул жерде сиз X′X матрицасын эсептеп, андан кийин аны инвертирлөөңүз керек (төмөндөгү эскертүүнү караңыз). Бул кымбат эсептөө.

Эмне үчүн SGD колдонулат?

Стохастикалык градиенттин түшүүсү (көбүнчө кыскартылган SGD) - ылайыктуу жылмакайлык касиеттери бар максаттуу функцияны оптималдаштыруунун кайталануучу ыкмасы (мис., дифференциалдануучу же субдиференциалдануучу).

Сунушталууда: