לפי מדען נתונים בכיר, אחד היתרונות המובהקים של שימוש בירידה בדרגה סטוכסטית הוא ש- זה עושה את החישובים מהר יותר מאשר ירידה בשיפוע וירידה בשיפוע אצווה … כמו כן, ב מערכי נתונים מסיביים, ירידה בשיפוע סטוכסטי יכול להתכנס מהר יותר מכיוון שהוא מבצע עדכונים בתדירות גבוהה יותר.
למה משמשת ירידה בשיפוע סטוכסטי?
ירידה בשיפוע סטוכסטי הוא אלגוריתם אופטימיזציה המשמש לעתים קרובות ביישומי למידת מכונה כדי למצוא את פרמטרי המודל המתאימים להתאמה הטובה ביותר בין הפלטים החזויים והממשיים זוהי טכניקה לא מדויקת אך רבת עוצמה. ירידה בשיפוע סטוכסטי נמצא בשימוש נרחב ביישומי למידת מכונה.
למה אנחנו צריכים להשתמש בירידה בשיפוע סטוכסטי ולא בירידה שיפועית סטנדרטית כדי לאמן רשת עצבית קונבולוציונית?
ירידה בשיפוע סטוכסטי מעדכן את הפרמטרים עבור כל תצפית מה שמוביל למספר רב יותר של עדכונים. אז זו גישה מהירה יותר המסייעת בקבלת החלטות מהירה יותר. ניתן להבחין בעדכונים מהירים יותר בכיוונים שונים באנימציה זו.
למה אנחנו מעדיפים ירידה בשיפוע?
הסיבה העיקרית לכך שהירידה בשיפוע משמשת לרגרסיה ליניארית היא המורכבות החישובית: זול יותר מבחינה חישובית (מהיר יותר) למצוא את הפתרון באמצעות ירידת השיפוע במקרים מסוימים. כאן, עליך לחשב את המטריצה X′X ואז להפוך אותה (ראה הערה למטה). זה חישוב יקר.
למה נעשה שימוש ב-SGD?
ירידה סטוכסטית שיפוע (לעתים קרובות מקוצר SGD) היא שיטה איטרטיבית לאופטימיזציה של פונקציה אובייקטיבית עם מאפייני חלק מתאימות (למשל, ניתן להבדיל או להבדיל משנה).
