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. 5
Кроме того, SGD успешно применяется для решения крупномасштабных и разреженных задач машинного обучения, часто встречающихся в классификации текстов и обработке естественного языка. 4
Ещё одна причина эффективности SGD для работы с разреженными данными — возможность использования адаптивной скорости обучения, например, с помощью алгоритма AdaGrad. 25 AdaGrad уменьшает скорость обучения для параметров, которые часто обновляются, и увеличивает для редко обновляемых. 5 Это помогает более равномерно обучать модель в условиях, когда некоторые признаки появляются редко, а некоторые — часто. 5
