В чем заключаются преимущества использования стохастического градиентного спуска при обучении моделей линейной регрессии?

Некоторые преимущества использования стохастического градиентного спуска (SGD) при обучении моделей линейной регрессии:

• Высокая скорость обучения, особенно при работе с большими наборами данных. www.geeksforgeeks.org helenkapatsa.ru Это связано с тем, что для обновления параметров используется только один пример. www.geeksforgeeks.org
• Эффективность использования памяти. www.geeksforgeeks.org SGD обновляет параметры для каждого обучающего примера по одному за раз, поэтому экономит память и может обрабатывать большие наборы данных, которые не помещаются в память. www.geeksforgeeks.org
• Избегание локальных минимумов. www.geeksforgeeks.org Из-за шумных обновлений SGD имеет возможность избегать локальных минимумов и сходиться к глобальному минимуму. www.geeksforgeeks.org
• Хорошая сходимость, когда функция потерь нерегулярна. helenkapatsa.ru
• Возможность «онлайн» или постепенного обучения. helenkapatsa.ru