El descenso de gradiente estocástico (SGD) es un método bien conocido para tareas de regresión y clasificación. Este artículo propone SYMSGD, un algoritmo SGD paralelo que, en una aproximación de primer orden, conserva la semántica secuencial de SGD.
¿Por qué barajamos datos en descenso de gradiente estocástico?
Al mezclar sus datos después de cada época, se asegura de que no se quede “atascado” con demasiados lotes defectuosos. En el descenso de gradiente estocástico regular, cuando cada lote tiene un tamaño de 1, aún desea mezclar sus datos después de cada época para mantener su aprendizaje general.
¿El descenso de gradiente estocástico es iterativo?
“El descenso de gradiente es un algoritmo iterativo, que comienza desde un punto aleatorio en una función y viaja por su pendiente en pasos hasta que alcanza el punto más bajo de esa función”. Este algoritmo es útil en los casos en que no se pueden encontrar los puntos óptimos al igualar la pendiente de la función a 0.
¿Está garantizado el descenso de gradiente estocástico para converger?
El Descenso de Gradiente no siempre tiene que converger en el mínimo global. Todo depende de las siguientes condiciones; Si el segmento de línea entre dos puntos cualquiera en el gráfico de la función se encuentra arriba o en el gráfico, entonces es una función convexa.
¿Cuál es la desventaja del descenso de gradiente estocástico?
Debido a las frecuentes actualizaciones, los pasos que se dan hacia los mínimos son muy ruidosos. Esto a menudo puede inclinar el descenso del gradiente en otras direcciones. Además, debido a los pasos ruidosos, puede llevar más tiempo lograr la convergencia a los mínimos de la función de pérdida.
¿Por qué es mejor el descenso de gradiente estocástico?
Según un científico de datos sénior, una de las claras ventajas de usar Stochastic Gradient Descent es que hace los cálculos más rápido que el descenso de gradiente y el descenso de gradiente por lotes. Además, en conjuntos de datos masivos, el descenso de gradiente estocástico puede converger más rápido porque realiza actualizaciones con mayor frecuencia.
¿Cuál es el inconveniente de la técnica de descenso de gradiente?
Desventajas del descenso de gradiente: Puede ser muy, muy lento. La dirección no está bien escalada. Por lo tanto, el número de iteraciones depende en gran medida de la escala del problema.
¿El descenso de gradiente converge a cero?
Vemos arriba que el gradiente descendente puede reducir la función de costo y puede converger cuando llega a un punto donde el gradiente de la función de costo es cero.
¿Cuál es la diferencia entre el descenso de gradiente y el descenso de gradiente estocástico?
La única diferencia viene durante la iteración. En el descenso de gradiente, consideramos todos los puntos al calcular la pérdida y la derivada, mientras que en el descenso de gradiente estocástico, usamos un solo punto en la función de pérdida y su derivada aleatoriamente.
¿El descenso de gradiente siempre converge al mínimo global?
Gradient Descent es un proceso iterativo que encuentra los mínimos de una función. Este es un algoritmo de optimización que encuentra los parámetros o coeficientes de una función donde la función tiene un valor mínimo. Aunque esta función no siempre garantiza encontrar un mínimo global y puede atascarse en un mínimo local.
¿Cómo se hace el descenso de gradiente estocástico?
En pseudocódigo, el descenso de gradiente estocástico se puede presentar de la siguiente manera:
Elija un vector inicial de parámetros y tasa de aprendizaje.
Repita hasta obtener un mínimo aproximado: mezcle aleatoriamente los ejemplos en el conjunto de entrenamiento. Para. , hacer:
¿Por qué se llama descenso de gradiente estocástico?
La palabra ‘estocástico’ significa un sistema o un proceso que está vinculado con una probabilidad aleatoria. Por lo tanto, en Stochastic Gradient Descent, se seleccionan aleatoriamente algunas muestras en lugar de todo el conjunto de datos para cada iteración.
¿Qué es cierto para el descenso de gradiente estocástico?
El Descenso de Gradiente Estocástico es un giro estocástico, como en el probabilístico, del Descenso de Gradiente. Mejora las limitaciones de Gradient Descent y funciona mucho mejor en conjuntos de datos a gran escala. Es por eso que se usa ampliamente como algoritmo de optimización en métodos de aprendizaje automático en línea a gran escala como el aprendizaje profundo.
¿Qué es el sobreajuste de modelos?
El sobreajuste es un concepto en la ciencia de datos, que ocurre cuando un modelo estadístico se ajusta exactamente a sus datos de entrenamiento. Cuando el modelo memoriza el ruido y se ajusta demasiado al conjunto de entrenamiento, el modelo se “sobreajusta” y no puede generalizar bien los nuevos datos.
¿Cuál es el beneficio de barajar un conjunto de datos de entrenamiento cuando se usa el descenso de gradiente por lotes?
ayuda a que el entrenamiento converja rápidamente. previene cualquier sesgo durante el entrenamiento. impide que el modelo aprenda el orden del entrenamiento.
¿Debo barajar los datos de validación?
Por lo tanto, no debería hacer ninguna diferencia si mezcla o no los datos de prueba o validación (a menos que esté calculando alguna métrica que dependa del orden de las muestras), dado que no estará calculando ningún gradiente, sino solo la pérdida o alguna métrica/medida como la precisión, que no es sensible al orden
¿El descenso de gradiente estocástico siempre es más rápido?
El descenso de gradiente estocástico (SGD o “en línea”) generalmente alcanza la convergencia mucho más rápido que el descenso de gradiente por lotes (o “estándar”), ya que actualiza el peso con más frecuencia.
¿Es bueno el descenso de gradiente?
El descenso de gradiente se usa mejor cuando los parámetros no se pueden calcular analíticamente (por ejemplo, usando álgebra lineal) y se deben buscar mediante un algoritmo de optimización.
¿Perceptron utiliza descenso de gradiente?
A diferencia de la regresión logística, que puede aplicar el Descenso de gradiente por lotes, el Descenso de gradiente en minilotes y el Descenso de gradiente estocástico para calcular los parámetros, Perceptron solo puede usar el Descenso de gradiente estocástico.
¿Cómo podemos evitar los mínimos locales en descenso de gradiente?
Momentum, en pocas palabras, agrega una fracción de la actualización de peso anterior a la actualización de peso actual. Esto ayuda a evitar que el modelo se atasque en los mínimos locales, ya que incluso si el gradiente actual es 0, lo más probable es que el anterior no lo fuera, por lo que se atascará fácilmente.
¿Cómo se acelera el descenso de gradiente?
Método Momentum: este método se utiliza para acelerar el algoritmo de descenso de gradientes teniendo en cuenta el promedio ponderado exponencialmente de los gradientes. El uso de promedios hace que el algoritmo converja hacia los mínimos de una manera más rápida, ya que los gradientes hacia las direcciones poco comunes se cancelan.
¿Cuál es el mejor algoritmo de descenso de gradiente?
Estos son algunos algoritmos de optimización de descenso de gradiente comunes que se utilizan en los marcos de aprendizaje profundo populares, como TensorFlow y Keras…
Descenso de gradiente estocástico.
Impulso.
Gradiente acelerado de Nesterov (NAG)
AdaGrado.
RMSprop.
Adadelta.
Adán.
AdamMax.
¿Qué es la fórmula de descenso de gradiente?
La ecuación de esta línea recta sería Y = mX + b donde m es la pendiente y b es su intersección en el eje Y.
¿Dónde se usa el descenso de gradiente?
Gradient Descent es un algoritmo de optimización para encontrar un mínimo local de una función diferenciable. El descenso de gradiente se usa simplemente en el aprendizaje automático para encontrar los valores de los parámetros de una función (coeficientes) que minimizan una función de costo en la medida de lo posible.
¿Qué es la regla de descenso del gradiente?
El descenso de gradiente es un algoritmo de optimización iterativo para encontrar el mínimo local de una función. Para encontrar el mínimo local de una función utilizando el gradiente descendente, debemos dar pasos proporcionales al negativo del gradiente (alejarse del gradiente) de la función en el punto actual.