უფროსი მონაცემთა მეცნიერის აზრით, სტოქასტური გრადიენტული დაღმართის გამოყენების ერთ-ერთი გამორჩეული უპირატესობა ის არის, რომ აკეთებს გამოთვლებს უფრო სწრაფად, ვიდრე გრადიენტური დაღმართი და ჯგუფური გრადიენტული დაღმართი… ასევე, მონაცემთა მასიური სიმრავლე, სტოქასტური გრადიენტური დაღმართი შეიძლება უფრო სწრაფად გადაიზარდოს, რადგან განახლებებს უფრო ხშირად ახორციელებს.
რისთვის გამოიყენება Stochastic Gradient Descent?
სტოქასტური გრადიენტური დაღმართი არის ოპტიმიზაციის ალგორითმი, რომელიც ხშირად გამოიყენება მანქანური სწავლების აპლიკაციებში მოდელის პარამეტრების საპოვნელად, რომლებიც შეესაბამება საუკეთესოდ ჯდება პროგნოზირებულ და რეალურ შედეგებს შორის ეს არაზუსტი, მაგრამ ძლიერი ტექნიკაა.. სტოქასტური გრადიენტური დაღმართი ფართოდ გამოიყენება მანქანათმცოდნეობის აპლიკაციებში.
რატომ უნდა გამოვიყენოთ სტოქასტური გრადიენტური დაღმართი ვიდრე სტანდარტული გრადიენტული დაღმართი კონვოლუციური ნერვული ქსელის მოსამზადებლად?
სტოქასტური გრადიენტური დაღმართი ახლებს პარამეტრებს თითოეული დაკვირვებისთვის, რაც იწვევს განახლებების მეტ რაოდენობას. ასე რომ, ეს არის უფრო სწრაფი მიდგომა, რომელიც ეხმარება უფრო სწრაფად გადაწყვეტილების მიღებაში. ამ ანიმაციაში შეინიშნება უფრო სწრაფი განახლებები სხვადასხვა მიმართულებით.
რატომ გვირჩევნია გრადიენტული დაღმართი?
მთავარი მიზეზი, რის გამოც გრადიენტური დაღმართი გამოიყენება ხაზოვანი რეგრესია, არის გამოთვლითი სირთულე: გამოთვლით უფრო იაფია (უფრო სწრაფი) გამოსავლის პოვნა გრადიენტული დაღმართის გამოყენებით ზოგიერთ შემთხვევაში. აქ თქვენ უნდა გამოთვალოთ X'X მატრიცა, შემდეგ შეცვალოთ იგი (იხ. შენიშვნა ქვემოთ). ეს ძვირადღირებული გაანგარიშებაა.
რატომ გამოიყენება SGD?
სტოქასტური გრადიენტური დაღმართი (ხშირად შემოკლებით SGD) არის განმეორებადი მეთოდი ობიექტური ფუნქციის ოპტიმიზაციისთვის შესაბამისი სიგლუვის თვისებებით (მაგ. დიფერენცირებადი ან ქვედიფერენცირებადი).
