Cet article a été publié dans le cadre du Blogathon sur la science des données.
introduction
Gradient Descent est l'un des algorithmes d'apprentissage automatique les plus utilisés dans l'industrie. Oui, cependant, confond beaucoup de nouveaux arrivants.
Je comprends! Les calculs derrière l'amplification des gradients ne sont pas faciles si vous débutez. Mon objectif est de vous aider à avoir un aperçu de la descente de gradient dans cet article..
Nous comprendrons rapidement le rôle d'une fonction de coût, l'explication de la descente de gradient, comment choisir le paramètre d'apprentissage et l'effet de dépassement sur la descente de gradient. Nous allons commencer!
Qu'est-ce qu'une fonction de coût?
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Si nous prenons des pas proportionnels au positif du gradient Si nous prenons des pas proportionnels au positif du gradient – un paramètre de réglage dans le processus d'optimisation. Décidez de la longueur des marches.
Tracer l'algorithme de descente de gradient
Quand on a un seul paramètre (thêta), nous pouvons tracer le coût de la variable dépendante sur l'axe des y et thêta sur l'axe des x. S'il y a deux paramètres, on peut opter pour un graphique 3D, avec le coût sur un axe et les deux paramètres (thêtas) le long des deux autres axes.
Il peut également être affiché à l'aide de contours. Cela montre un tracé 2D 3D avec des paramètres le long des deux axes et la réponse sous forme de contour. La valeur de la réponse augmente à partir du centre et a la même valeur avec les anneaux.. La valeur de la réponse augmente à partir du centre et a la même valeur avec les anneaux. (La valeur de la réponse augmente à partir du centre et a la même valeur avec les anneaux.).
Alpha – La valeur de la réponse augmente à partir du centre et a la même valeur avec les anneaux.
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- une) La valeur de la réponse augmente à partir du centre et a la même valeur avec les anneaux., La valeur de la réponse augmente à partir du centre et a la même valeur avec les anneaux.
- b) Le taux d'apprentissage est trop faible, prend plus de temps mais converge vers le minimum
- c) Le taux d'apprentissage est supérieur à la valeur optimale, dépasse mais converge (1 / C <la <2 / C)
- ré) Le taux d'apprentissage est très élevé, dépasse et diverge, s'éloigne du minimum, baisse des performances dans l'apprentissage
Noter: Lorsque le gradient diminue en se déplaçant vers les minima locaux, la taille des pas diminue. Donc, le taux d'apprentissage (alfa) peut être constant pendant l'optimisation et n'a pas besoin d'être modifié de manière itérative.
minima locaux
La fonction de coût peut être constituée de plusieurs points minimaux. Le gradient peut s'installer à n'importe lequel des minima, qui dépend du point de départ (c'est-à-dire, paramètres initiaux (thêta)) et le taux d'apprentissage. Donc, l'optimisation peut converger à différents points avec des points de départ et un taux d'apprentissage différents.
Implémentation de code de descente de gradient en Python
Remarques finales
Une fois que nous avons réglé le paramètre d'apprentissage (alfa) et nous obtenons le taux d'apprentissage optimal, on commence à itérer jusqu'à converger vers les minima locaux.
