Optimizarea SVM-ului cu SGD. Pentru a utiliza Gradient Stochastic Descent Stochastic Gradient Descent Coborâre Stochastic Gradient (deseori abreviat SGD) este o metodă iterativă pentru optimizarea unei funcții obiective cu proprietăți de netezime adecvate (de exemplu, diferențiabilă sau subdiferențiabilă). https://en.wikipedia.org › wiki › Stochastic_gradient_descent
Coborâre în gradient stocastic - Wikipedia
pe suport Vector Machines, trebuie să găsim gradientul funcției de pierdere a balamalei. … Aici, C este parametrul de regularizare, η este rata de învățare și β este inițializat ca un vector de valori aleatorii pentru coeficienți.
Care algoritmi de învățare automată folosesc coborâre gradient?
Exemple obișnuite de algoritmi cu coeficienți care pot fi optimizați folosind coborârea gradientului sunt Regresia liniară și regresia logistică.
SVM folosește SGD?
Nu există SGD SVM. Vezi această postare. Coborârea gradientului stocastic (SGD) este un algoritm pentru antrenarea modelului. Conform documentației, algoritmul SGD poate fi folosit pentru a antrena multe modele.
Se folosește coborârea în gradient?
Gradient Descent este un algoritm de optimizare pentru găsirea unui minim local al unei funcții diferențiabile. Coborârea gradientului este folosită pur și simplu în învățarea automată pentru a găsi valorile parametrilor unei funcții (coeficienți) care minimizează o funcție de cost pe cât posibil.
Este SVM stocastic?
Stochastic SVM realizează o precizie ridicată de predicție prin învățarea hiperplanului optim din setul de antrenament, ceea ce simplifică foarte mult problemele de clasificare și regresie. … Pe baza experimentului, obținem o precizie de 90,43 % pentru SVM-ul Stochastic și o precizie de 95,65 % pentru C-Means Fuzzy Kernel Robust.
