머신 러닝에서의 그라디언트 하강 : 깊은 다이빙-일체 포함-php.cn

그라디언트 하강 : 기계 학습 및 딥 러닝의 초석 알고리즘. 이 강력한 최적화 기술은 선형 및 로지스틱 회귀 및 신경망을 포함한 다양한 모델의 교육을 뒷받침합니다. 그라디언트 하강에 대한 철저한 이해는 기계 학습 분야로 배출하는 사람에게 중요합니다.

그라디언트 하강이란 무엇입니까?

데이터 과학은 대규모 데이터 세트 내에서 복잡한 패턴을 풀어줍니다. 머신 러닝은 알고리즘을 통해 이러한 반복 패턴을 식별하여 특정 작업을 수행 할 수있는 능력을 향상시킵니다. 여기에는 작업을 자율적으로 실행하거나 예측하는 소프트웨어 교육이 포함됩니다. 데이터 과학자들은 점차적으로 정확한 예측을 목표로 알고 알고리즘을 선택하고 정제함으로써이를 달성합니다.

기계 학습은 알고리즘 교육에 크게 의존합니다. 더 많은 데이터에 노출되면 경험을 통한 학습과 같은 명시적인 지침없이 작업을 수행하는 알고리즘의 능력이 개선됩니다. 그라디언트 하강은 많은 사람들 사이에서 매우 효과적이고 널리 사용되는 알고리즘으로 두드러집니다.

그라디언트 하강은 기능의 최소 값을 효율적으로 찾기 위해 고안된 최적화 알고리즘입니다. 간단히 말해서, 함수 매개 변수를 반복적으로 조정하여 볼록 함수의 최소 값을 찾기위한 알고리즘입니다. 선형 회귀는 적용의 실질적인 예를 제공합니다.

볼록 함수는 가장 낮은 지점에서 단일 글로벌 최소값을 가진 밸리와 유사합니다. 대조적으로, 비 컨브스 함수는 다수의 국소 최소값을 가지고있어, 최적의 최소값으로 갇히게 될 위험으로 인해 그라디언트 하강을 부적합하게 만듭니다. 학습 : 가장 가파른 하강 알고리즘으로도 알려진 깊은 다이브 " /> 그라디언트 하강은 기계 학습에 중요한 역할을하며 비용 기능을 최소화하여 가장 효과적인 예측 모델을 결정합니다. 비용 최소화는 기계 예측의 정확도를 향상시킵니다.

3 개의 두드러진 그라디언트 하강 변형이 존재합니다.

배치 그라디언트 하강

또한 바닐라 그라디언트 하강이라고도합니다. 종종 에포크라고하는이 반복 프로세스는 계산 효율성을 제공하여 안정적인 수렴과 일관된 오류 기울기로 이어집니다. 그러나 때로는 수렴이 느리게 발생할 수 있으며 전체 교육 데이터 세트를 메모리에 저장해야합니다.

각 개별 교육 예제를 평가 한 후 확률 적 구배 출신 (SGD)

SGD 업데이트 매개 변수. 이 접근법은 배치 그라디언트 하강보다 잠재적으로 빠르지 만 빈번한 업데이트로 인해 시끄러운 그라디언트를 소개 할 수 있습니다. 교육 데이터를 작은 배치로 나누어 각 배치를 처리 한 후 매개 변수를 업데이트합니다. 이 접근법은 배치 그라디언트 하강의 효율성을 SGD의 견고성과 결합하여 신경망을 훈련시키는 데 인기있는 선택입니다. 일반적인 미니 배치 크기는 50에서 256 사이이지만 최적의 크기는 애플리케이션에 따라 다릅니다.

학습에서 그라디언트 하강이 중요한 이유는 무엇입니까?

감독 된 학습에서 그라디언트 하강은 비용 기능 (예 : 평균 제곱 오류)을 최소화하여 기계 학습을 가능하게합니다. 이 프로세스는 모델의 예측과 데이터 세트의 실제 값 사이의 오차를 최소화하는 최적의 모델 매개 변수 (a, b, c 등)를 식별합니다. 비용 기능을 최소화하는 것은 음성 인식, 컴퓨터 비전 및 주식 시장 예측과 같은 응용 프로그램에 대한 정확한 모델을 구축하는 데 근본적입니다.

산 비유는 그라디언트 하강을 효과적으로 보여줍니다. 산을 탐색하여 가장 낮은 지점 (계곡)을 찾는 것을 상상해보십시오. 가장 가파른 내리막 방향을 반복적으로 식별하고 계곡에 도달 할 때까지 반복하여 그 방향으로 한 걸음 더 나아갑니다 (최소). 기계 학습 에서이 반복 프로세스는 비용 함수가 최소값에 도달 할 때까지 계속됩니다.

이 반복적 특성은 상당한 계산이 필요합니다. 2 단계 전략은 프로세스를 명확하게 설명합니다.

가장 가파른 하강을 결정하십시오 : 현재 위치에서 가장 가파른 하향 경사 방향을 식별하십시오.
단계를 수행하십시오 : 식별 된 방향 (학습 속도)을 미리 결정된 방향 (학습 속도)을 반복하여 1 단계로 반복하십시오. 이것은 그라디언트 하강 알고리즘을 반영합니다.
1 단계 : 파생 상도를 계산하고 임의의 출발점에서 시작하여 해당 지점에서 비용 함수의 기울기 (미분)를 계산합니다. 그라디언트 하강을 이용한
그라디언트 하강을 이용한 필드는 머신 러닝 및 딥 러닝 (미묘한 패턴을 감지 할 수있는 고급 기계 학습 형태)에 주로 사용됩니다. 이 분야는 기계 학습 애플리케이션을 단순화하는 라이브러리를 갖춘 프로그래밍 언어 인 Python의 강력한 수학 기술과 숙련도를 요구합니다.

기계 학습은 대규모 데이터 세트를 빠르고 정확하게 분석하여 과거 트렌드를 기반으로 예측 분석을 가능하게합니다. 빅 데이터 분석을 보완하여 방대한 데이터 스트림을 처리 할 때 인적 기능을 확장합니다. 응용 프로그램에는 연결된 장치 (예 : 날씨에 따른 가정 난방 조정), 고급 로봇 진공 청소기, 검색 엔진 (Google), 권장 시스템 (YouTube, Netflix, Amazon) 및 가상 어시스턴트 (Alexa, Google Assistant, SIRI)가 포함됩니다. 게임 개발자는 또한 정교한 AI 상대를 만들기 위해이를 활용합니다.

그라디언트 하강 구현

그라디언트 하강의 계산 효율성은 선형 회귀에 적합합니다. 일반적인 공식은 XT 1 = XT -η∆XT 이며, 여기서 η 는 학습 속도와 ∆xt 하강 방향을 나타냅니다. 볼록 함수에 적용되는 각 반복은 ƒ (XT 1) ≤ ƒ (XT) . 비용 함수는 감독 학습에서 예상 값과 실제 값 사이의 오류를 측정합니다. 선형 회귀의 경우, 평균 제곱 오차 구배는 다음과 같이 계산됩니다. 최적의 학습 속도는 효율적인 수렴에 중요합니다. 너무 높은 값 (최소값을 과도하게 늘리거나 너무 낮은 수렴)을 피하십시오 (매우 느린 수렴).

그라디언트는 기능의 기울기와 유사한 오류 변경에 대한 각 가중치의 변화를 측정합니다. 더 가파른 경사 (높은 구배)는 더 빠른 학습을 나타냅니다. 제로 경사면은 학습을 중단시킵니다.

. 손실을 계산하고 가장 적합한 선을 찾는 그라디언트 하강 기능을 계산합니다. 반복, 학습 속도 및 중단 임계 값은 조정 가능한 매개 변수입니다. 학습 : 깊은 다이브 "/>

학습 속도 : CrucperAmeter
또는 학습 속도. η) 계수 조정 속도를 결정합니다.
낮은 학습 속도 : 수렴이 매우 느려집니다.

최적의 학습 속도를 찾는 데 이상적인 학습 속도를 결정하려면 실험이 필요합니다. 반복 횟수에 대해 비용 기능을 플로팅하면 수렴을 시각화하고 학습 속도의 효과를 평가하는 데 도움이됩니다. 동일한 플롯에서 여러 학습 속도를 비교할 수 있습니다. 최적의 그라디언트 하강은 수렴까지 꾸준히 감소하는 비용 기능을 보여줍니다. 수렴에 필요한 반복 횟수는 크게 다릅니다. 일부 알고리즘은 수렴을 자동으로 감지하지만 수렴 임계 값을 미리 설정하는 경우가 종종 필요하며 플롯으로 수렴을 시각화하는 것이 유익합니다.

결론

기본 최적화 알고리즘, 기계 학습 모델 훈련에서 원가 기능을 최소화합니다. 볼록 함수를 기반으로 한 반복 매개 변수 조정은 딥 러닝에서 널리 사용됩니다. 그라디언트 하강을 이해하고 구현하는 것은 비교적 간단합니다. 딥 러닝의 심층적 인 탐색을위한 길을 열어줍니다.

그라디언트 하강 FAQS

그라디언트 하강은 무엇입니까?

그라디언트 하강은 기계 학습 모델의 비용 기능을 최소화하는 최적화 알고리즘입니다. 함수의 최소값을 찾기 위해 매개 변수를 반복적으로 조정합니다.

그라디언트 하강은 어떻게 작동합니까?

각 매개 변수에 대한 비용 함수의 기울기를 계산하고 학습 속도를 사용하여 학습 속도를 사용하여 학습 속도를 사용하여 학습 속도가 무엇입니까? 비용 함수의 최소값을 향한 단계 크기. 더 적은 요금이 수렴이 느려지는 반면, 더 큰 요금은 최소값을 과도하게 위험에 빠뜨릴 위험이 있습니다.