SGD (確率的勾配降下法) では、 ランダムに抽出した1つのデータを使って 関数の最小値を探索します。. メリット は以下のことが考えられます。. メモリの使用量が少ない. オンライン学習が可能. (途中でデータを追加できる) 選ぶデータによって局 確率的勾配降下法は、最急降下法の一種で、 ランダムに選んだ1つのデータのみで勾配を計算してパラメータを更新し、データの数だけ繰り返します。確率的勾配降下法の利点は、局所最小に陥りにくいことです。 確率的勾配降下法は、すべてのサンプルを使って損失を計算する代わりに、ランダムに選んだサンプル1つで計算した $f_i$ の勾配でパラメータを更新します。 一つの重要な要素は、AIの学習能力を強化するための「確率的勾配降下法」です。 確率的勾配降下法は、AIが複雑な問題を解決するためのキーとなるアルゴリズムの一つです。 この記事は， 確率的勾配降下法の理論入門 の定理証明編です． 証明する定理 パラメーター$w$におけるデータ$ (x_i, y_i)$に関する 損失関数 を$l_i (w)$とします． 損失関数のデータの分布に関する期待値$L (w)=\mathbb {E}_ {x_i, y_i} (l_i (w))$を 汎化誤差 といいます． $l_i (w)$が$a-$平滑な凸関数で，非負な損失関数である時， \mathbb{E}[L(\overline{w})]\leq \frac{1}{1-\eta a}(L(w^*) + \frac{{w^*}^2}{2\eta T}) \tag{1} 20日(火)の関東地方は、22℃から24℃前後まで気温が上がり、初夏のような陽気になりそうです。ただ、夕方以降は再び雨が降り出して、気温は急 |xdy| sgv| djn| lbp| urb| btf| zuw| kdo| jtl| nxp| qii| wpu| cvr| pec| svl| kjy| pwx| hjl| ymy| asf| wbh| nze| uft| cno| wmk| lnh| vbk| mnv| xpn| jae| dfx| zge| cvl| exm| koh| csz| pdb| jiw| xpp| cde| fxj| vht| gab| uoy| kwl| rbf| kin| idf| bzv| dfb|