2023 Autor: Sydney Gimson | [email protected]. Zuletzt bearbeitet: 2023-05-20 16:56
Laut einem leitenden Datenwissenschaftler besteht einer der entscheidenden Vorteile der Verwendung des stochastischen Gradientenabstiegs darin, dass die Berechnungen schneller durchgeführt werden als der Gradientenabstieg und der Batch-Gradientenabstieg. … Auch bei großen Datensätzen kann der stochastische Gradientenabstieg schneller konvergieren, da er häufiger Aktualisierungen durchführt.
Ist der Gradientenabstieg schneller als der stochastische Gradientenabstieg?
SGD kann verwendet werden, wenn der Datensatz groß ist. Batch Gradient Descent konvergiert direkt zu Minima. SGD konvergiert schneller für größere Datensätze. Da wir in SGD jedoch jeweils nur ein Beispiel verwenden, können wir die vektorisierte Implementierung darauf nicht implementieren.
Was ist ein schneller Batch-Gradientenabstieg oder ein stochastischer Gradientenabstieg?
Stochastic Gradient Descent (SGD oder "on-line") erreicht normalerweise Konvergenz viel schneller als Batch (oder "Standard") Gradient Descent, da das Gewicht häufiger aktualisiert wird.
Welches ist die schnellste Art des Gefälles?
Mini-Batch-Gradientenabstieg: Dies ist eine Art Gradientenabstieg, der schneller arbeitet als sowohl der Batch-Gradientenabstieg als auch der stochastische Gradientenabstieg.
Ist Stochastik besser als Gradientenabstieg?
SGD konvergiert oft viel schneller als GD, aber die Fehlerfunktion wird nicht so gut minimiert wie im Fall von GD. In den meisten Fällen reicht die enge Annäherung, die Sie in SGD für die Parameterwerte erh alten, aus, da sie die optimalen Werte erreichen und dort weiter oszillieren.
Stochastic Gradient Descent, anschaulich erklärt!!
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