Преимущества градиентного спуска при обработке естественного языка:

• Эффективность. 3 Метод успешно применяется для решения крупномасштабных и разреженных задач машинного обучения, часто встречающихся в классификации текстов и обработке естественного языка. 3
• Простота реализации. 3 Есть много возможностей для настройки кода. 3

Недостатки:

• Необходим ряд гиперпараметров, таких как параметр регуляризации и количество итераций. 3
• Метод чувствителен к масштабированию признаков. 3

Преимущества пакетного градиентного спуска: результаты стабильны, так как используются все данные. 1 Недостатки: метод становится слишком медленным для больших наборов данных, потому что требуется много вычислений для каждого шага. 1

Преимущества стохастического градиентного спуска: обучение происходит быстрее, так как модель обновляет веса после каждого примера. 1 Недостатки: путь к минимизации может быть менее стабильным, так как каждый шаг зависит от одного примера и может приводить к колебаниям в процессе обучения. 1