Градієнтний спуск і стохастичний градієнтний спуск (SGD) — це алгоритми оптимізації, які використовуються для мінімізації функції, зазвичай пов’язані з мінімізацією помилки в моделі.
Основні відмінності між ними полягають у наступному:
Градієнтний спуск (GD)
-
У стандартному градієнтному спуску алгоритм обчислює градієнт функції вартості використовуючи весь навчальний набір даних.
-
Він оновлює параметри моделі, роблячи кроки, пропорційні негативному градієнту всього набору даних.
-
Цей метод гарантує мінімальну конвергенцію (за певних умов, як-от опуклість і відповідні швидкості навчання), але може бути дорогим з обчислювальної точки зору для великих наборів даних.
Стохастичний градієнтний спуск (SGD)
-
У стохастичному градієнтному спуску алгоритм оновлює параметри моделі, використовуючи градієнт функції вартості для кожного окремого прикладу навчання.
-
Він робить часті оновлення на основі окремих або невеликих партій навчальних прикладів, що робить його набагато швидшим, ніж градієнтний спуск для великих наборів даних.
-
Однак через шумні оновлення SGD має більше коливань і не обов’язково збігається з абсолютним мінімумом; вона зближується до області, близької до мінімальної, коливаючись навколо неї.
Коли використовувати одне замість іншого:
-
Градієнтний спуск (GD): підходить, коли набір даних є відносно малим і може поміститися в пам’ять. Якщо функція витрат плавна і добре поводиться, GD може ефективно сходитися до мінімуму.
-
Стохастичний градієнтний спуск (SGD): бажано, коли працюєте з великими наборами даних, де обчислення градієнтів для всього набору даних стає обчислювально дорогим. Це також корисно в сценаріях, коли функція вартості має багато локальних мінімумів, оскільки шум SGD в оновленнях може допомогти уникнути неглибоких локальних мінімумів. Крім того, SGD зазвичай використовується для навчання нейронних мереж через їхні великі набори даних і простори параметрів великої розмірності.
Крім того, на практиці часто використовуються варіанти, такі як міні-пакетний градієнтний спуск, який збалансовує переваги як GD, так і SGD, враховуючи підмножину даних для кожного оновлення. Вибір між цими алгоритмами часто залежить від обчислювальних ресурсів, розміру набору даних і особливостей конкретної проблеми.
