• Buradasın

    SGD ve gradient descent aynı mı?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    SGD (Stochastic Gradient Descent) ve Gradient Descent (GD) aynı değildir, ancak her ikisi de optimizasyon algoritmalarıdır 124.
    Gradient Descent, model parametrelerini tüm eğitim setinin maliyet fonksiyonunun ortalama gradyanına göre günceller 12. Bu yöntem, doğru gradyan tahminleri sağlar ancak büyük veri kümeleri için hesaplama açısından pahalı ve bellek yoğundur 15.
    SGD (Stochastic Gradient Descent) ise, her adımda tek bir eğitim örneğine veya küçük bir alt kümeye dayalı olarak gradyana yaklaşır 125. Bu, hesaplama maliyetini ve bellek gereksinimlerini önemli ölçüde azaltır, ancak sonuçlar daha gürültülü olabilir 15.
    Özetle, Gradient Descent daha doğru ancak yavaş bir yöntemken, SGD daha hızlı ancak daha az doğru sonuçlar verir 12. Kullanım tercihi, sorunun gereksinimlerine bağlıdır 12.
    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 algoritması ne işe yarar?

    Gradient-descent algoritması, makine öğrenimi ve yapay zeka modellerinin eğitiminde, hata fonksiyonunu minimize etmek için model parametrelerini sürekli güncelleyerek optimizasyon sağlar. Başlıca kullanım alanları: Yapay sinir ağları: Sinir ağlarının eğitiminde, katmanlar arasındaki parametreleri güncelleyerek modelin çıktısını optimize eder. Regresyon analizi: Doğrusal ve lojistik regresyon modellerinde parametrelerin optimize edilmesinde kullanılır. Doğal dil işleme: Büyük dil modelleri ve transformer tabanlı yapıların eğitiminde etkilidir. Gradient-descent algoritmasının türleri arasında Batch Gradient Descent, Stochastic Gradient Descent ve Mini-Batch Gradient Descent bulunur.
    5 kaynak

    Gradient Descent nasıl çalışır?

    Gradient Descent (Gradyan Azalma) algoritması, bir fonksiyonun minimum değerini bulmak için kullanılan iteratif bir optimizasyon algoritmasıdır. Gradient Descent'in çalışma adımları şu şekildedir: 1. İlk değerlerin belirlenmesi. 2. Kayıp fonksiyonunun hesaplanması. 3. Gradyan hesaplama. 4. Parametre güncellemesi. Bu adımlar her iterasyonda tekrar edilerek parametreler güncellenir ve kayıp fonksiyonu minimuma yaklaşır. Gradient Descent algoritmasının farklı türleri bulunur: Batch Gradient Descent. Stochastic Gradient Descent (SGD). Mini-Batch Gradient Descent.
    5 kaynak