De acordo com um cientista de dados sênior, uma das vantagens distintas de usar o Stochastic Gradient Descent é que ele faz os cálculos mais rapidamente do que o gradiente descendente e o gradiente descendente em lote … Além disso, em conjuntos de dados massivos, a descida de gradiente estocástica pode convergir mais rapidamente porque executa atualizações com mais frequência.
Para que serve a Descida do Gradiente Estocástico?
Descida de gradiente estocástico é um algoritmo de otimização frequentemente usado em aplicações de aprendizado de máquina para encontrar os parâmetros do modelo que correspondem ao melhor ajuste entre as saídas previstas e reais É uma técnica inexata, mas poderosa. A descida de gradiente estocástica é amplamente utilizada em aplicações de aprendizado de máquina.
Por que precisamos usar a descida de gradiente estocástica em vez da descida de gradiente padrão para treinar uma rede neural convolucional?
Descida do gradiente estocástico atualiza os parâmetros para cada observação que leva a um maior número de atualizações. Portanto, é uma abordagem mais rápida que ajuda na tomada de decisão mais rápida. Atualizações mais rápidas em diferentes direções podem ser observadas nesta animação.
Por que preferimos gradiente descendente?
A principal razão pela qual o gradiente descendente é usado para regressão linear é a complexidade computacional: é computacionalmente mais barato (mais rápido) encontrar a solução usando o gradiente descendente em alguns casos. Aqui, você precisa calcular a matriz X′X e depois invertê-la (veja a nota abaixo). É um cálculo caro.
Por que o SGD é usado?
Descida de gradiente estocástica (muitas vezes abreviado SGD) é um método iterativo para otimizar uma função objetivo com propriedades de suavidade adequadas (por exemplo, diferenciável ou subdiferenciável).
