La descente de gra dient et la descente de gradient stochastique (SGD) sont des algorithmes d'optimisation utilisés pour minimiser une fonction, généralement associée à la minimisation de l'erreur dans un modèle.
Les principales différences entre les deux sont les suivantes :
Descente en gradient (GD)
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Dans la descente de gradient standard, l'algorithme calcule le gradient de la fonction de coût en utilisant l'ensemble des données d'apprentissage.
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Il met à jour les paramètres du modèle en prenant des mesures proportionnelles à la valeur négative du gradient de l'ensemble des données.
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Cette méthode garantit la convergence vers le minimum (sous certaines conditions telles que la convexité et des taux d'apprentissage appropriés) mais peut être coûteuse en termes de calcul pour les grands ensembles de données.
Descente stochastique de gradient (SGD)
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Dans la descente de gradient stochastique, l'algorithme met à jour les paramètres du modèle en utilisant le gradient de la fonction de coût pour chaque exemple d'apprentissage.
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Il effectue des mises à jour fréquentes sur la base d'exemples de formation uniques ou en petits lots, ce qui le rend beaucoup plus rapide que la descente de gradient pour les grands ensembles de données.
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Cependant, en raison de ses mises à jour bruyantes, SGD présente davantage de fluctuations et ne converge pas nécessairement vers le minimum absolu
Quand utiliser l'un plutôt que l'autre :
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Descente de gradient (GD): Elle convient lorsque l'ensemble de données est relativement petit et peut tenir dans la mémoire. Si la fonction de coût est lisse et se comporte bien, la descente de gradient peut converger efficacement vers le minimum.
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Descente stochastique de gradient (SGD): Elle est préférable lorsqu'il s'agit de grands ensembles de données pour lesquels le calcul des gradients pour l'ensemble de l'ensemble des données devient coûteux en termes de calcul. Elle est également utile dans les scénarios où la fonction de coût présente de nombreux minima locaux, car le bruit des mises à jour de SGD peut aider à échapper aux minima locaux peu profonds. En outre, la méthode SGD est couramment utilisée pour l'apprentissage des réseaux neuronaux en raison de leurs vastes ensembles de données et de leurs espaces de paramètres à haute dimension.
En outre, des variantes telles que la descente de gradient par mini-lots, qui équilibre les avantages de la GD et de la SGD en considérant un sous-ensemble de données pour chaque mise à jour, sont souvent utilisées dans la pratique. Le choix entre ces algorithmes dépend souvent des ressources informatiques, de la taille de l'ensemble de données et des caractéristiques du problème spécifique.
