Ранее мы уже использовали подобие SGD — обновляли веса после каждого сэмпла, но мы об этом вам не говорили. Сопоставьте примеры кода и оптимизаторы:

Другие предметы Университет Оптимизация в машинном обучении анализ данных университете SGD обновление весов примеры кода оптимизаторы машинное обучение обучение модели алгоритмы оптимизации статистический анализ Новый

Давайте разберемся с оптимизаторами и их реализациями в коде. В данном случае мы будем рассматривать стохастический градиентный спуск (SGD) и его вариации. Вот основные шаги, которые помогут вам сопоставить примеры кода с оптимизаторами:

1. Определите тип оптимизатора:
   • SGD (Стохастический градиентный спуск)
   • Mini-batch SGD (Мини-пакетный SGD)
   • Adam (Адаптивный моментный градиентный спуск)
   • RMSProp (Корректировка среднеквадратичного градиента)
2. Посмотрите на обновление весов:
   • Если веса обновляются после каждого сэмпла, то это, скорее всего, SGD.
   • Если обновление происходит после обработки мини-пакета (например, 32 или 64 образца), то это Mini-batch SGD.
   • Если вы видите использование адаптивных параметров, таких как моментум или различные скорости обучения для каждого веса, то это может быть Adam или RMSProp.
3. Проверьте параметры оптимизатора:
   • SGD обычно имеет параметры, такие как скорость обучения и моментум.
   • Adam включает в себя параметры для начальной скорости обучения, а также параметры для корректировки моментов.
   • RMSProp также использует параметры для сглаживания градиентов.
4. Сравните примеры кода:
   • Обратите внимание на синтаксис и функции, используемые для инициализации и обновления весов.
   • Посмотрите, как реализованы циклы обучения и как обрабатываются данные.

Теперь, когда вы понимаете, как сопоставлять примеры кода с оптимизаторами, вы сможете более эффективно выбирать подходящий метод для своих задач. Если у вас есть конкретные примеры кода, мы можем разобрать их вместе!