Почему стохастический градиентный спуск эффективен для работы с разреженными данными?

Стохастический градиентный спуск (SGD) эффективен для работы с разреженными данными, потому что позволяет модели быстро обновляться и адаптироваться, используя только небольшую подвыборку данных на каждом шаге обновления. yourtodo.life

Кроме того, SGD успешно применяется для решения крупномасштабных и разреженных задач машинного обучения, часто встречающихся в классификации текстов и обработке естественного языка. scikit-learn.ru

Ещё одна причина эффективности SGD для работы с разреженными данными — возможность использования адаптивной скорости обучения, например, с помощью алгоритма AdaGrad. en.wikipedia.org yourtodo.life AdaGrad уменьшает скорость обучения для параметров, которые часто обновляются, и увеличивает для редко обновляемых. yourtodo.life Это помогает более равномерно обучать модель в условиях, когда некоторые признаки появляются редко, а некоторые — часто. yourtodo.life