焦點(diǎn)精選！具體解釋下什么是隨機(jī)梯度下降算法

2023-06-26 17:04:06 來源：技術(shù)聯(lián)盟

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隨機(jī)梯度下降算法（Stochastic Gradient Descent，簡稱SGD）是一種優(yōu)化算法，主要用于機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)中的模型訓(xùn)練。它的主要目標(biāo)是最小化目標(biāo)函數(shù)（通常是損失函數(shù)），從而找到使模型預(yù)測最接近真實(shí)值的參數(shù)。在許多應(yīng)用場景中，隨機(jī)梯度下降算法是一種有效的優(yōu)化技術(shù)，尤其適用于處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集。

隨機(jī)梯度下降算法的工作原理如下：

1. 初始化：首先，為模型參數(shù)選擇一個初始值。這個值可以是隨機(jī)的，也可以是根據(jù)某種規(guī)則設(shè)定的。

2. 隨機(jī)選擇樣本：從訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中隨機(jī)選擇一個樣本（或一小批樣本，稱為 mini-batch）。

3. 計(jì)算梯度：針對當(dāng)前樣本，計(jì)算目標(biāo)函數(shù)（損失函數(shù)）關(guān)于模型參數(shù)的梯度。梯度是一個向量，表示目標(biāo)函數(shù)在當(dāng)前參數(shù)值處的變化率，其方向指向函數(shù)值增長最快的方向。

4. 更新參數(shù)：根據(jù)梯度值和學(xué)習(xí)率（一個超參數(shù)，控制參數(shù)更新的速度）來更新模型參數(shù)。參數(shù)更新的公式為：新參數(shù) = 當(dāng)前參數(shù) - 學(xué)習(xí)率 * 梯度。這一步的目的是使目標(biāo)函數(shù)朝著梯度的反方向（函數(shù)值減小的方向）移動一小步，從而逐漸接近最小值。

5. 重復(fù)步驟2-4：不斷地在訓(xùn)練數(shù)據(jù)集上迭代這個過程，直到滿足某種停止準(zhǔn)則（如達(dá)到最大迭代次數(shù)或損失函數(shù)的變化小于某個閾值）。

隨機(jī)梯度下降算法的優(yōu)點(diǎn)是計(jì)算速度快，因?yàn)槊看蔚恍枰?jì)算一個樣本（或一小批樣本）的梯度，而不是整個數(shù)據(jù)集的梯度。這使得它在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集時具有較高的計(jì)算效率。然而，隨機(jī)梯度下降算法的缺點(diǎn)是收斂速度可能較慢，且容易受到噪聲數(shù)據(jù)的影響，因?yàn)槊看蔚灰蕾囉谝粋€樣本的信息。為了克服這些問題，研究者提出了很多改進(jìn)的隨機(jī)梯度下降算法，如帶動量的SGD、RMSprop、Adam等。

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