Вы когда-нибудь задумывались о проблеме, которая включает в себя огромные данные, и вы должны повторять их один за другим и делать выводы. Это будет действительно очень лихорадочный процесс и почти невозможный. Для решения вышеперечисленных проблем у нас есть инструмент/алгоритм стохастического градиентного спуска. Чтобы понять это, самым первым шагом является детальное понимание алгоритма Gradient Descent . Лучшая статья/блог для понимания градиентного спуска:..

Для обучения глубокой сети выбор правильного оптимизатора стал важным выбором дизайна. Стандартные оптимизаторы (например, SGD, Adam и т. д.) ищут минимум на кривой потерь. Этот минимум ищется без учета кривизны, т. е. производной 2-й степени кривой потерь. Кривизна обозначает плоскостность кривой; низкая кривизна означает плоскую кривую, а высокая кривизна означает острую кривую. В этой статье [1] предлагается SAM, эффективный оптимизатор, который ищет широкие минимумы. SAM..

Вы можете решить проблемы с помощью наборов данных, которые имеют большое количество обучающих примеров или функций. Введение Вы, наверное, знаете, что Стохастический градиентный спуск (SGD) - один из ключевых алгоритмов, используемых при обучении глубоких нейронных сетей. Однако вы, возможно, не так хорошо знакомы с его приложением, как оптимизатор для обучения линейных классификаторов , таких как Машины опорных векторов и Логистическая регрессия , или когда и как его..