Algoritmos comunes de descenso de gradiente

Los algoritmos de descenso de gradiente comunes se describen a continuación:

Descenso de gradiente por lotes

El descenso de gradiente por lotes es el algoritmo de descenso de gradiente más básico, que utiliza todos los gradientes son se calcula sobre los datos de entrenamiento y luego se actualizan los parámetros del modelo. La ventaja del algoritmo de descenso de gradiente por lotes es que converge más rápido, pero la desventaja es que cuando se procesan conjuntos de datos a gran escala, la complejidad temporal y espacial del cálculo del gradiente es alta.

Algoritmo de descenso de gradiente estocástico

El algoritmo de descenso de gradiente estocástico es un algoritmo de aprendizaje en línea que selecciona aleatoriamente una muestra para calcular el gradiente en cada iteración y luego actualiza los parámetros del modelo. La ventaja del algoritmo de descenso de gradiente estocástico es que la complejidad temporal y espacial del cálculo del gradiente es baja y es adecuado para procesar conjuntos de datos a gran escala. Sin embargo, la desventaja es que la velocidad de convergencia es lenta y puede producirse oscilación.

Algoritmo de descenso de gradiente por lotes

El algoritmo de descenso de gradiente por lotes es un compromiso entre el algoritmo de descenso de gradiente por lotes y el algoritmo de descenso de gradiente estocástico. Selecciona una pequeña cantidad de muestras. para calcular el gradiente en cada iteración. Luego actualice los parámetros del modelo. Las ventajas del algoritmo de descenso de gradiente de mini lotes son la baja complejidad temporal y espacial al calcular los gradientes, la rápida velocidad de convergencia y el paralelismo de las operaciones matriciales se pueden utilizar para acelerar los cálculos.

Descenso de gradiente de impulso

El algoritmo de descenso de gradiente de impulso es un algoritmo de optimización basado en impulso que utiliza información de gradiente anterior para ajustar la dirección del gradiente actual en cada iteración, acelerando así la velocidad de convergencia. La ventaja del algoritmo de descenso de gradiente de impulso es que puede superar la oscilación del algoritmo de descenso de gradiente en la función convexa y puede acelerar la convergencia, pero la desventaja es que puede provocar un ajuste excesivo, lo que hace que los parámetros del modelo se salten el punto óptimo.

Algoritmo de descenso de gradiente adaptativo

El algoritmo de descenso de gradiente adaptativo es un algoritmo de optimización adaptativo basado en información de gradiente que ajusta la tasa de aprendizaje para adaptarse a diferentes situaciones de gradiente, acelerando así la convergencia. La ventaja del algoritmo de descenso de gradiente adaptativo es que puede ajustar automáticamente la tasa de aprendizaje para adaptarse a diferentes condiciones de gradiente, pero la desventaja es que puede provocar un ajuste excesivo, lo que hace que los parámetros del modelo se salten el punto óptimo.

En resumen, el algoritmo de descenso de gradiente por lotes, el algoritmo de descenso de gradiente estocástico, el algoritmo de descenso de gradiente de mini lotes, el algoritmo de descenso de gradiente de impulso y el algoritmo de descenso de gradiente adaptativo son algoritmos de descenso de gradiente comunes. En aplicaciones prácticas, elegir un algoritmo de descenso de gradiente apropiado requiere considerar factores como el tamaño del conjunto de datos, la complejidad del modelo y la velocidad de convergencia.