بهینه سازی SVM با SGD. برای استفاده از شیب تصادفی نزول استوکاستیک گرادیان نزولی نزول گرادیان تصادفی (اغلب به اختصار SGD) یک روش تکراری برای بهینه‌سازی یک تابع هدف با ویژگی‌های همواری مناسب (به عنوان مثال قابل تمایز یا تفکیک پذیر) است. https://en.wikipedia.org › wiki › Stochastic_gradient_descent
نزول شیب تصادفی - ویکی پدیا
در ماشین‌های بردار پشتیبان، باید گرادیان تابع افت لولا را پیدا کنیم. … در اینجا، C پارامتر منظم سازی است، η نرخ یادگیری است، و β به عنوان بردار مقادیر تصادفی برای ضرایب مقداردهی اولیه می شود.
کدام الگوریتم های یادگیری ماشینی از شیب نزول استفاده می کنند؟
نمونه‌های رایج الگوریتم‌هایی با ضرایب که می‌توان با استفاده از گرادیان نزول بهینه‌سازی کرد، رگرسیون خطی و رگرسیون لجستیک است.
آیا SVM از SGD استفاده می کند؟
SGD SVM وجود ندارد. این پست را ببینید. نزول گرادیان تصادفی (SGD) الگوریتمی برای آموزش مدل است. با توجه به مستندات، الگوریتم SGD می تواند برای آموزش بسیاری از مدل ها استفاده شود.
آیا از شیب نزول استفاده می شود؟
Gradient Descent یک الگوریتم بهینه سازی برای یافتن حداقل محلی یک تابع متمایز است. نزول گرادیان به سادگی در یادگیری ماشینی برای یافتن مقادیر پارامترهای یک تابع(ضرایب) استفاده می شود که تا آنجا که ممکن است یک تابع هزینه را به حداقل می رساند.
آیا SVM تصادفی است؟
Stochastic SVM با یادگیری هایپرپلن بهینه از مجموعه آموزشی به دقت پیش بینی بالایی دست می یابد، که تا حد زیادی مشکلات طبقه بندی و رگرسیون را ساده می کند. بر اساس آزمایش، دقت 90.43% برای SVM Stochastic و 95.65% دقت برای Fuzzy Kernel Robust C-Means.
