首頁人工智能常見問題正文

SGD中S(stochastic)代表什么?

更新時間:2023-11-20 來源:黑馬程序員 瀏覽量:

IT培訓(xùn)班

  SGD代表隨機梯度下降(Stochastic Gradient Descent)。這是一種優(yōu)化算法,用于機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)中的模型訓(xùn)練過程。

  在傳統(tǒng)的梯度下降算法中,每次更新模型參數(shù)都是基于整個訓(xùn)練數(shù)據(jù)集計算的損失函數(shù)梯度。但在大規(guī)模數(shù)據(jù)集情況下,這種方法計算梯度非常耗時。SGD是針對這個問題的一種優(yōu)化方法。

1700450497015_SGD中S(stochastic)代表什么.jpg

  SGD的"S"表示隨機,它與傳統(tǒng)梯度下降的區(qū)別在于每次更新模型參數(shù)時,并不是使用整個數(shù)據(jù)集的梯度,而是隨機選擇一個樣本或者一小部分樣本來計算損失函數(shù)的梯度。具體步驟如下:

  1.隨機選擇樣本:

  從整個訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中隨機選擇一個樣本或者一個小的批次(mini-batch)的樣本。

  2.計算梯度:

  對于選定的樣本或批次,計算其對應(yīng)的損失函數(shù)關(guān)于模型參數(shù)的梯度。

  3.更新參數(shù):

  使用計算得到的梯度來更新模型的參數(shù)。更新公式通常為:新參數(shù) = 舊參數(shù) - 學(xué)習(xí)率 * 梯度。學(xué)習(xí)率是控制參數(shù)更新步長的超參數(shù)。

  4.重復(fù)迭代:

  重復(fù)以上步驟,直到達(dá)到一定的迭代次數(shù)或者損失函數(shù)收斂到某個閾值。

  SGD的優(yōu)點是由于每次只用一個樣本或小批次樣本來計算梯度,計算速度更快,尤其對于大規(guī)模數(shù)據(jù)集訓(xùn)練效果明顯。然而,由于隨機選擇樣本會引入一些噪聲,因此 SGD 的收斂過程可能更加不穩(wěn)定。為了解決這個問題,還有一些SGD的變體,比如帶動量的SGD、AdaGrad、RMSProp和Adam等,它們在不同場景下有不同的表現(xiàn)和優(yōu)化效果。

分享到:
在線咨詢 我要報名
和我們在線交談!