随机梯度下降法PPT
随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent，简称SGD）是一种非常流行的优化算法，用于寻找机器学习和深度学习模型的最优参数。与批...
随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent，简称SGD）是一种非常流行的优化算法，用于寻找机器学习和深度学习模型的最优参数。与批量梯度下降相比，随机梯度下降在每次迭代时仅使用一个或一小批样本来计算梯度，从而大大加快了训练速度，特别是在处理大数据集时。以下是关于随机梯度下降法的基本内容：随机梯度下降算法随机梯度下降的基本步骤如下：初始化参数（例如权重和偏置）从训练集中随机选择一个样本（或者一个小批样本）对于每个参数计算损失函数关于该参数的梯度更新每个参数这里的学习率是一个超参数，需要手动设置重复步骤2-4直到满足某个停止条件例如迭代次数达到预定的值，或者损失函数的值低于某个阈值随机梯度下降的优势随机梯度下降的优势主要体现在以下几个方面：速度由于在每次迭代中只使用一个（或一小批）样本来计算梯度，因此随机梯度下降比批量梯度下降快得多。特别是在处理大数据集时，这种加速效果更加明显可扩展性随机梯度下降具有良好的可扩展性，可以轻松地用于处理大规模数据集和分布式系统局部最优解由于随机性，随机梯度下降有可能跳出局部最优解，从而找到更好的（或至少不是更差的）全局最优解在线学习由于每一步都使用单个样本进行更新，因此可以在训练过程中实时地更新模型，而无需等待整个训练集的处理完成。这使得随机梯度下降成为在线学习和流式数据处理中的理想选择随机梯度下降的缺点然而，随机梯度下降也存在一些缺点：震荡和波动由于每步都使用一个随机样本进行更新，因此参数的值可能会出现较大的波动。相比之下，批量梯度下降的每一步都使用所有样本的平均梯度进行更新，因此更加稳定无法完全并行化尽管随机梯度下降在每个步骤中可以并行地对不同的参数进行更新，但在每个完整的迭代中（即，一个完整的遍历训练集的过程）仍然需要进行顺序执行。这意味着在处理大数据集时，尽管每一步可以很快，但整个过程可能会比可以并行执行的其他优化算法（如Adam或RMSProp）慢需要更多的调参由于随机梯度下降的收敛速度高度依赖于学习率和其它参数设置，因此需要更多地进行调参。这可能需要一些额外的计算资源和对问题的深入理解可能落入局部最小值尽管随机性有助于跳出局部最小值，但并不能保证一定不会落入局部最小值。在某些情况下，特别是当数据分布不均匀或问题具有多个最小值时，随机梯度下降可能会收敛到非全局最优的局部最小值使用随机梯度下降的注意事项在使用随机梯度下降时，有以下一些值得注意的技巧和策略：学习率设置学习率的设置对随机梯度下降的效果影响非常大。如果学习率设置得过大，可能会导致参数在最优解附近震荡而无法收敛；如果学习率设置得过小，则可能会导致收敛速度过慢。一般来说，可以通过尝试不同的学习率值并观察收敛效果来找到最佳的学习率动量动量是另一种有助于改善随机梯度下降收敛效果的技术。动量可以看作是一种“惯性”，它使得参数在更新时不仅考虑当前步的梯度，还考虑前一步的更新方向。通过这种方式，随机梯度下降可以更快地收敛到最优解早停法早停法（early stopping）是一种常用的防止过拟合的技术。在训练过程中，我们可以同时跟踪验证集的损失和验证集的精度。当这两个指标开始恶化时（即，模型的泛化性能开始下降），我们就可以停止训练，以避免模型在训练集上的损失进一步降低，但泛化性能继续下降的情况学习率衰减一种常见的策略是在每次迭代后逐渐降低学习率。这可以帮助模型在后期阶段更加精细地调整参数，从而更好地收敛到全局最优解Mini-batching尽管我们通常将随机梯度下降与整个训练集相对应，但在实践中，通常会使用小批量的样本来计算梯度，以折中计算开销和波动性。这种方法被称为mini-batching
