मशीन लर्निंग में ग्रेडिएंट डिसेंट: एल्गोरिथम, प्रकार, ऑप्टिमाइजेशन

सीखने की दर न्यूनतम की ओर उठाए गए कदमों के आकार को निर्धारित करती है। यदि यह बहुत बड़ा है, तो एल्गोरिदम न्यूनतम से अधिक हो सकता है; यदि यह बहुत छोटा है, तो इसे एकत्रित होने में या local minimum में फंसने में बहुत समय लग सकता है।

मुख्य अंतर प्रत्येक अपडेट के लिए उपयोग किए गए डेटा में निहित है। ग्रेडिएंट डिसेंट, ग्रेडिएंट और अपडेट मापदंडों की गणना करने के लिए संपूर्ण डेटासेट का उपयोग करता है, जिससे यह कम्प्यूटेशनल रूप से गहन हो जाता है। स्टोचैस्टिक ग्रेडिएंट डिसेंट एक सिंगल डेटा बिंदु से गणना की गई ग्रेडिएंट का उपयोग करके पैरामीटर को अपडेट करता है, जिससे यह तेज़ लेकिन संभावित रूप से अधिक अनियमित हो जाता है।

Learning Rate आमतौर पर प्रयोग के माध्यम से चुनी जाती है। इसे ट्रेनिंग (सीखने की दर निर्धारण) के दौरान गतिशील रूप से समायोजित किया जा सकता है या AdaGrad, RMSProp, या एडम जैसे एल्गोरिदम का उपयोग करके सेट किया जा सकता है, जो सीखने की दर को अनुकूल रूप से बदल देता है।

सामान्य issues में inappropriate learning rate चुनना, local minima (विशेष रूप से गैnon-convex problems में) में फंसना और बड़े डेटासेट के साथ slow convergence शामिल है।

न्यूरल नेटवर्क में, ग्रेडिएंट डिसेंट का उपयोग प्रत्येक weights और biases के संबंध में लोस फ़ंक्शन के ग्रेडिएंट की गणना करके, फिर नुकसान को कम करने के लिए उन्हें समायोजित करके नेटवर्क के वजन और पूर्वाग्रह को अपडेट करने के लिए किया जाता है।

जबकि ग्रेडिएंट डिसेंट versatile है, इसकी प्रभावशीलता मॉडल और लोस फ़ंक्शन की नेचर पर निर्भर करती है। इसका उपयोग आमतौर पर उन मॉडलों में किया जाता है जहां पैरामीटर निरंतर और भिन्न होते हैं।

Advancements में adaptive learning rate के तरीकों (जैसे एडम और आरएमएसप्रॉप) का विकास, relevant directions में convergence में तेजी लाने और दोलनों को कम करने के लिए गति का उपयोग, और local minimum से बचने के लिए तकनीकें शामिल हैं।