Стохастический градиентный спуск (SGD) помогает преодолеть некоторые проблемы, связанные с классическим градиентным спуском, за счёт следующих особенностей:

• Уменьшение объёма вычислений. 5 SGD отбирает подмножество суммируемых функций на каждой итерации алгоритма, что особенно эффективно для больших задач машинного обучения. 5
• Подстройка под изменения окружающего ландшафта. 3 Частоту обновлений можно изменять динамически, чтобы алгоритм мог подстраиваться под изменения. 3 Например, если уклон очень крутой, алгоритм притормаживает, а если склон пологий, скорость можно повысить. 3
• Устранение проблемы поиска локального минимума. 2 Классический градиентный спуск может найти не глобальный, а локальный минимум функции, то есть минимальное значение на каком-то небольшом участке. 2 SGD с функцией накопления импульса учитывает значения прошлых градиентов, что позволяет смягчить эффект аномалии кривой потерь и сохранить правильное направление. 3
• Улучшение сходимости. 5 Перед каждым новым проходом данные в наборе перемешиваются, чтобы устранить возможность зацикливания алгоритма. 5

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. 45