Топовые методы оптимизации с

Метод градиентного спуска

Один из самых популярных методов оптимизации в машинном обучении — это метод градиентного спуска. Он используется для минимизации функций, которые можно представить как сумму функций отдельных наблюдений. Основная идея метода заключается в том, что на каждом шаге алгоритм движется в направлении, противоположном градиенту функции потерь. Таким образом, постепенно уменьшается значение функции потерь, пока не достигнется минимум.

Метод стохастического градиентного спуска

Метод стохастического градиентного спуска является вариацией обычного градиентного спуска, который используется для оптимизации больших объемов данных. В отличие от обычного градиентного спуска, где градиент вычисляется на всех данных одновременно, в стохастическом градиентном спуске градиент вычисляется на каждом отдельном наблюдении. Это позволяет ускорить процесс оптимизации и сделать его более эффективным на больших объемах данных.

Методы оптимизации с моментом

Методы оптимизации с моментом являются модификацией стохастического градиентного спуска, которая добавляет понятие «момента» к обычному шагу градиентного спуска. Это позволяет ускорить сходимость алгоритма и избежать локальных минимумов. Момент представляет собой величину, которая определяет, насколько быстро алгоритм может двигаться в направлении градиента. Чем больше момент, тем быстрее алгоритм сходится к оптимальному решению.

Методы оптимизации с адаптивным шагом

Методы оптимизации с адаптивным шагом представляют собой семейство алгоритмов, которые автоматически подстраивают шаг оптимизации в зависимости от градиента функции потерь. Это позволяет ускорить сходимость алгоритма и избежать переобучения на данных. Одним из самых популярных методов оптимизации с адаптивным шагом является метод Adam, который комбинирует идеи стохастического градиентного спуска с моментом и адаптивным шагом.