В чем преимущества и недостатки применения масштабируемого сопряженного градиента в машинном обучении?

Преимущества применения масштабируемого сопряжённого градиента в машинном обучении:

• Более быстрая сходимость. ai.mitup.ru В отличие от стандартного градиентного спуска, каждое новое направление поиска выбирается с учётом всех предыдущих направлений. ai.mitup.ru
• Эффективность для решения больших систем линейных уравнений и оптимизации квадратичных функций в многомерном пространстве. ai.mitup.ru

Недостатки:

• Требует точного, а не стохастического вычисления градиентов, что может быть сложнее при обучении больших глубоких нейросетей. habr.com
• Может быть чувствителен к шуму, что приводит к проблемам со сходимостью. habr.com

Таким образом, выбор между преимуществами и недостатками применения масштабируемого сопряжённого градиента зависит от конкретных задач и условий машинного обучения.