SVM optimizēšana, izmantojot SGD. Stohastiskā gradienta nolaišanās izmantošana Stohastiskā gradienta nolaišanās Stohastiskā gradienta nolaišanās (bieži saīsināta SGD) ir iteratīva metode, lai optimizētu objektīvu funkciju ar piemērotām gluduma īpašībām (piemēram, diferencējamu vai apakšdiferencējamu). https://en.wikipedia.org › wiki › Stochastic_gradient_descent
Stohastiskā gradienta nolaišanās - Wikipedia
Uz atbalsta vektora mašīnām mums jāatrod eņģes zuduma funkcijas gradients. … Šeit C ir regularizācijas parametrs, η ir mācīšanās ātrums, un β ir inicializēts kā koeficientu izlases vērtību vektors.
Kuri mašīnmācīšanās algoritmi izmanto gradienta nolaišanos?
Biežākie algoritmu piemēri ar koeficientiem, kurus var optimizēt, izmantojot gradienta nolaišanos, ir Lineārā regresija un loģistiskā regresija.
Vai SVM izmanto SGD?
Nav SGD SVM. Skatiet šo ziņu. Stohastiskā gradienta nolaišanās (SGD) ir algoritms modeļa apmācībai. Saskaņā ar dokumentāciju SGD algoritmu var izmantot daudzu modeļu apmācīšanai.
Vai tiek izmantots slīpums?
Gradient Descent ir optimizācijas algoritms diferencējamas funkcijas lokālā minimuma atrašanai. Gradienta nolaišanās tiek vienkārši izmantota mašīnmācībā, lai atrastu funkcijas parametru vērtības (koeficientus), kas pēc iespējas samazina izmaksu funkciju.
Vai SVM ir stohastisks?
Stochastic SVM sasniedz augstu prognozēšanas precizitāti, apgūstot optimālo hiperplakni no apmācības komplekta, kas ievērojami vienkāršo klasifikācijas un regresijas problēmas. … Pamatojoties uz eksperimentu, mēs iegūstam 90,43% precizitāti Stochastic SVM un 95,65% precizitāti Fuzzy Kernel Robust C-Means.
