СГД и Адам SGD (стохастический градиентный спуск) и Adam (адаптивная оценка момента) — это алгоритмы оптимизации, обычно используемые в машинном обучении для обновления параметров модели во время обучения. Однако между ними есть несколько ключевых отличий: Правило обновления: SGD обновляет параметры модели, используя градиент функции потерь по отношению к параметрам. Правило обновления: param = param - learning_rate * gradient Адам, с другой стороны, использует комбинацию..

Вступление Вся цель оптимизации - минимизировать функцию затрат . Мы узнаем больше об оптимизации в следующих разделах статьи. Пакетный градиентный спуск Здесь мы суммируем все примеры на каждой итерации при выполнении обновлений веса или параметров. Поэтому для каждого обновления весов нам нужно суммировать все примеры. Веса и смещение обновляются в зависимости от градиента и скорости обучения (n). В основном преимущества, когда есть прямая траектория к минимуму, и у нее..

Обычное руководство по контролируемому обучению с помощью scikit-learn — Стохастический градиентный спуск — Обобщенные линейные модели SGD (13) Это тринадцатая часть из 92 частей обычного руководства по обучению с учителем с помощью scikit-learn, написанного с целью научиться эффективно использовать алгоритмы и объяснить алгоритмическую логику, лежащую в их основе. Ссылки на все части смотрите в первой статье . Градиентный спуск На теоретическом уровне градиентный спуск — это..