Stochastický gradient klesání

Stochastický gradient sestup (SGD) je optimalizační algoritmus běžně používaný ve strojovém učení a vědě o datech. Je to iterativní přístup používaný k minimalizaci funkce, obvykle nákladové funkce, pomocí konkrétních kroků. Nákladová funkce se používá k měření, jak blízko se předpovědi modelu shodují se skutečnými hodnotami. Na rozdíl od jiných optimalizačních technik používá SGD v každém kroku pouze jeden příklad školení (nebo dávku dat). S SGD se s každou iterací provádějí vylepšení modelu, která postupně přibližují ztrátu modelu k požadované hodnotě.

Algoritmus funguje tak, že dělá malé kroky k nalezení minima funkce. To se provádí ve dvou krocích: nejprve se provede odhad místního gradientu nákladové funkce na aktuálních hodnotách parametrů. To je následně použito pro vhodnou aktualizaci parametrů modelu. Myšlenkou SGD je opakovat tyto dva kroky, dokud se parametry nesblíží (tj. nedosáhnou bodu, kdy by další aktualizace nevedla k žádnému zlepšení ztráty modelu).

Je však třeba poznamenat, že SGD je citlivé na volbu parametru rychlosti učení. Rychlost učení určuje velikost kroků provedených v každé iteraci – příliš malé a optimalizace by trvala příliš dlouho, zatímco příliš velké a algoritmus může postrádat minimum. Uživatelé proto musí být opatrní při nastavování rychlosti učení, protože nesprávné nastavení rychlosti učení by mohlo vést k horším výsledkům.

SGD je široce používán pro trénovací modely, jako jsou neuronové sítě a podpůrné vektorové stroje. Protože jej lze snadno přizpůsobit pro provoz na počítači nebo clusteru, je oblíbenou volbou pro trénování distribuovaných dat. Kromě toho je SGD účinným způsobem, jak trénovat různé modely, aniž by bylo potřeba příliš mnoho paměti.

Celkově je stochastický gradient sestup výkonnou a účinnou optimalizační metodou používanou v datové vědě a strojovém učení. I když může být obtížné doladit parametry, lepší výkon modelů dosažený pomocí SGD často stojí za námahu.