Gradient Descent och Stokastisk Gradient Descent i maskininlärning

Uppdaterad på June 22, 2024 2 minuter läst

Gradient descent och Stokastisk gradient descent (SGD) är optimeringsalgoritmer som används för att minimera en funktion, vanligtvis förknippade med att minimera felet i en modell.

De primära skillnaderna mellan de två är följande:

Gradient Descent (GD)

• I standardgradientnedstigning beräknar algoritmen gradienten för kostnadsfunktionen med hjälp av hela träningsdataset.

• Den uppdaterar modellparametrarna genom att ta steg proportionellt mot det negativa av gradienten för hela datamängden.

• Den här metoden garanterar konvergens till ett minimum (med tanke på vissa förhållanden som konvexitet och lämpliga inlärningshastigheter) men kan vara beräkningsmässigt dyr för stora datamängder.

Stochastic Gradient Descent (SGD)

• Vid stokastisk gradientnedstigning uppdaterar algoritmen modellparametrarna med hjälp av gradienten för kostnadsfunktionen för varje enskilt träningsexempel.

• Den gör frekventa uppdateringar baserat på enstaka eller små grupper av träningsexempel, vilket gör det mycket snabbare än gradientnedstigning för stora datamängder.

• Men på grund av dess bullriga uppdateringar har SGD fler fluktuationer och konvergerar inte nödvändigtvis till det absoluta minimumet; den konvergerar till ett område nära minimum och svänger runt det.

När man ska använda den ena framför den andra:

• Gradient Descent (GD): Det är lämpligt när datasetet är relativt litet och kan passa in i minnet. Om kostnadsfunktionen är smidig och väluppfostrad kan GD effektivt konvergera till ett minimum.

• Stochastic Gradient Descent (SGD): Det är att föredra när man har att göra med stora datamängder där beräkningsgradienter för hela datasetet blir beräkningsmässigt dyrt. Det är också användbart i scenarier där kostnadsfunktionen har många lokala minima, eftersom SGD:s brus i uppdateringar kan hjälpa till att undvika ytliga lokala minima. Dessutom används SGD vanligt för att träna neurala nätverk på grund av deras stora datamängder och högdimensionella parameterutrymmen.

Dessutom används ofta variationer som minibatch-gradientnedstigning, som balanserar fördelarna med både GD och SGD genom att ta hänsyn till en delmängd av data för varje uppdatering. Valet mellan dessa algoritmer beror ofta på beräkningsresurser, datauppsättningsstorlek och det specifika problemets egenskaper.