Градиентный спуск и стохастический градиентный спуск (SGD) — это алгоритмы оптимизации, используемые для минимизации функции, обычно связанной с минимизацией ошибки в модели.
Основные различия между ними заключаются в следующем:
Градиентный спуск (GD)
-
При стандартном градиентном спуске алгоритм вычисляет градиент функции стоимости используя весь набор обучающих данных.
-
Он обновляет параметры модели, предпринимая шаги, пропорциональные отрицательному градиенту всего набора данных.
-
Этот метод гарантирует минимальную сходимость (при определенных условиях, таких как выпуклость и соответствующая скорость обучения), но может быть дорогостоящим в вычислительном отношении для больших наборов данных.
Стохастический градиентный спуск (SGD)
-
При стохастическом градиентном спуске алгоритм обновляет параметры модели, используя градиент функции стоимости для каждого отдельного примера обучения.
-
Он делает частые обновления на основе отдельных или небольших пакетов обучающих примеров, что делает его намного быстрее, чем градиентный спуск для больших наборов данных.
-
Однако из-за шумных обновлений SGD имеет больше колебаний и не обязательно сходится к абсолютному минимуму; он сходится к области, близкой к минимуму, колеблясь вокруг него.
Когда использовать один вместо другого:
-
Градиентный спуск (GD): подходит когда набор данных относительно небольшой и может уместиться в памяти. Если функция стоимости гладкая и хорошо себя ведет, GD может эффективно сходиться к минимуму.
-
Стохастический градиентный спуск (SGD): предпочтителен при работе с большими наборами данных, когда вычисление градиентов для всего набора данных становится дорогостоящим. Это также полезно в сценариях, где функция стоимости имеет много локальных минимумов, поскольку шум SGD в обновлениях может помочь избежать неглубоких локальных минимумов. Кроме того, SGD обычно используется при обучении нейронных сетей из-за их обширных наборов данных и многомерных пространств параметров.
Более того, на практике часто используются такие варианты, как мини-пакетный градиентный спуск, который уравновешивает преимущества GD и SGD за счет рассмотрения подмножества данных для каждого обновления. Выбор между этими алгоритмами часто зависит от вычислительных ресурсов, размера набора данных и характеристик конкретной задачи.
