Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований

Какие методы оптимизации в машинном обучении вы знаете?

Оптимизация — это, в сущности, процесс настройки алгоритма таким образом, чтобы минимизировать или максимизировать определённую функцию потерь.

🟣 Градиентный спуск. Самый простой и известный метод. Параметры модели обновляются с помощью градиента, чтобы прийти к точке минимума. Градиент — это вектор, направление которого совпадает с направлением наискорейшего локального возрастания функции. Соответственно, нас интересует антиградиент, то есть направление наискорейшего локального убывания.

🟣 Стохастический градиентный спуск. Вариация метода выше. В этом случае мы подменяем вычисление градиента по всей выборке вычислением по случайной подвыборке. Это ускоряет процесс обучения.

🟣 Градиентный спуск с моментом. Ещё одна вариация. С математической точки зрения, мы добавляем к градиентному шагу ещё одно слагаемое, которое содержит информацию о предыдущих шагах.

🟣 Adagrad. Адаптация стохастического градиентного спуска. Алгоритм адаптирует размер шага для каждого параметра индивидуально, что позволяет более эффективно находить оптимум.

🟣 RMSprop. Метод, разработанный для решения проблемы быстрого уменьшения скорости обучения в Adagrad.

🟣 Adam (ADAptive Momentum). Объединяет в себе идеи градиентного спуска с моментом и RMSprop.

www.tg-me.com/in/Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований/com.ds_interview_lib/101

1.5K viewsNov 11, 2023 at 12:00

Какие методы оптимизации в машинном обучении вы знаете?

Оптимизация — это, в сущности, процесс настройки алгоритма таким образом, чтобы минимизировать или максимизировать определённую функцию потерь.

🟣 Градиентный спуск. Самый простой и известный метод. Параметры модели обновляются с помощью градиента, чтобы прийти к точке минимума. Градиент — это вектор, направление которого совпадает с направлением наискорейшего локального возрастания функции. Соответственно, нас интересует антиградиент, то есть направление наискорейшего локального убывания.

🟣 Стохастический градиентный спуск. Вариация метода выше. В этом случае мы подменяем вычисление градиента по всей выборке вычислением по случайной подвыборке. Это ускоряет процесс обучения.

🟣 Градиентный спуск с моментом. Ещё одна вариация. С математической точки зрения, мы добавляем к градиентному шагу ещё одно слагаемое, которое содержит информацию о предыдущих шагах.

🟣 Adagrad. Адаптация стохастического градиентного спуска. Алгоритм адаптирует размер шага для каждого параметра индивидуально, что позволяет более эффективно находить оптимум.

🟣 RMSprop. Метод, разработанный для решения проблемы быстрого уменьшения скорости обучения в Adagrad.

🟣 Adam (ADAptive Momentum). Объединяет в себе идеи градиентного спуска с моментом и RMSprop.

BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований