Стохастический градиентный спуск (Stochastic Gradient Descent) – это простой, но очень эффективный подход к подгонке линейных классификаторов и регрессоров под выпуклые Функции потерь (Loss Function), такие как Метод опорных векторов (SVM) и Логистическая регрессия (Logistic Regression). Несмотря на то, что SGD существует в сообществе Машинного обучения (ML) уже давно, совсем недавно он привлек значительное внимание в контексте крупномасштабного обучения. SGD успешно применяется для решения крупномасштабных...

Стохастический градиентный спуск (Stochastic Gradient Descent, SGD) - это метод оптимизации, широко используемый в машинном обучении для обновления параметров модели с целью минимизации функции потерь. В отличие от обычного градиентного спуска, который вычисляет градиент функции потерь по всем обучающим примерам, стохастический градиентный спуск обновляет параметры модели по одному примеру за раз или небольными наборами примеров (mini-batches). Этот подход имеет название "стохастический", потому что каждое обновление параметров является стохастическим (случайным) и основано на маленькой случайной выборке данных...