Стохастический градиентный спуск (SGD) помогает преодолеть некоторые проблемы, связанные с классическим градиентным спуском, за счёт следующих особенностей:
- Уменьшение объёма вычислений. ru.ruwiki.ru SGD отбирает подмножество суммируемых функций на каждой итерации алгоритма, что особенно эффективно для больших задач машинного обучения. ru.ruwiki.ru
- Подстройка под изменения окружающего ландшафта. habr.com Частоту обновлений можно изменять динамически, чтобы алгоритм мог подстраиваться под изменения. habr.com Например, если уклон очень крутой, алгоритм притормаживает, а если склон пологий, скорость можно повысить. habr.com
- Устранение проблемы поиска локального минимума. blog.skillfactory.ru Классический градиентный спуск может найти не глобальный, а локальный минимум функции, то есть минимальное значение на каком-то небольшом участке. blog.skillfactory.ru SGD с функцией накопления импульса учитывает значения прошлых градиентов, что позволяет смягчить эффект аномалии кривой потерь и сохранить правильное направление. habr.com
- Улучшение сходимости. ru.ruwiki.ru Перед каждым новым проходом данные в наборе перемешиваются, чтобы устранить возможность зацикливания алгоритма. ru.ruwiki.ru
Таким образом, SGD позволяет сократить вычислительные ресурсы, улучшить процесс обучения и достичь более высокой скорости итераций, что особенно важно при работе с большими объёмами данных. ru.wikipedia.org ru.ruwiki.ru