• Buradasın

    SGD ve gradient descent aynı mı?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Stochastic Gradient Descent (SGD) ve gradient descent aynı algoritmanın farklı varyasyonlarıdır 13.
    Gradient descent, tüm eğitim veri setini kullanarak gradyanı hesaplar ve model parametrelerini günceller 34. Bu yöntem, büyük veri kümeleriyle çalışırken daha yavaş ve maliyetli olabilir 4.
    SGD ise her iterasyonda yalnızca bir eğitim örneği kullanarak gradyanı hesaplar ve parametreleri günceller 13. Bu sayede daha hızlı sonuçlar elde edilir ve büyük veri kümelerinde daha verimli çalışır 3.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. codelabsacademy.com
        1
      2. medium.com
        2
      3. geeksforgeeks.org
        3
      4. komtas.com
        4
      5. pickl.ai
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Gradient Descent nasıl çalışır?

    Gradient Descent algoritması, bir fonksiyonun minimum değerini bulmak için kullanılan iteratif bir optimizasyon algoritmasıdır. Çalışma prensibi şu adımlarla gerçekleşir: 1. İlk Değerlerin Belirlenmesi: Model parametreleri (ağırlıklar ve biaslar) rastgele başlatılır. 2. Kayıp Fonksiyonunun Hesaplanması: Modelin yaptığı tahminler ile gerçek sonuçlar arasındaki fark (kayıp veya hata) hesaplanır. 3. Gradyan Hesaplama: Kayıp fonksiyonunun gradyanı hesaplanır. Gradyan, parametrelerin ne yönde ve ne kadar değiştirilmesi gerektiğini gösterir. 4. Parametre Güncellemesi: Parametreler, hesaplanan gradyana göre güncellenir. Güncelleme, parametrelerin öğrenme oranı ile çarpılması sonucunda yapılır. Bu adımlar her iterasyonda tekrar edilerek parametreler güncellenir ve kayıp fonksiyonu minimuma yaklaşır.
    5 kaynak

    Gradient-descent algoritması ne işe yarar?

    Gradient-descent algoritması, makine öğreniminde modellerin parametrelerini optimize ederek hata fonksiyonunu minimize etmeye yarar. Bu algoritmanın temel amaçları: - Modelin tahmin doğruluğunu artırmak: Parametreleri, modelin çıktıları ile gerçek değerler arasındaki farkı en aza indirecek şekilde ayarlar. - Eğitim sürecini verimli hale getirmek: Büyük veri kümeleri ve karmaşık modeller için bile hesaplama verimliliğini sağlar. Gradient-descent, çeşitli alanlarda kullanılır: - Görüntü sınıflandırması: Konvolüsyonel sinir ağlarının filtre ağırlıklarını iyileştirmek için. - Doğal dil işleme (NLP): Dil modellerini eğitmek ve metin sınıflandırma, duygu analizi gibi görevleri yerine getirmek için. - Tavsiye sistemleri: Kullanıcı deneyimlerini kişiselleştirmek amacıyla.
    5 kaynak