Optimització de l'SVM amb SGD. Per utilitzar el descens del gradient estocàstic Descens del gradient estocàstic Descens del gradient estocàstic (sovint abreujat SGD) és un mètode iteratiu per optimitzar una funció objectiu amb propietats de suavitat adequades (p. ex., diferenciable o subdiferenciable). https://en.wikipedia.org › wiki › Stochastic_gradient_descent
Descens de gradient estocàstic - Viquipèdia
a les màquines de suport vectorial, hem de trobar el gradient de la funció de pèrdua de frontissa. … Aquí, C és el paràmetre de regularització, η és la taxa d'aprenentatge i β s'inicia com un vector de valors aleatoris per als coeficients.
Quins algorismes d'aprenentatge automàtic utilitzen el descens de gradients?
Exemples habituals d'algorismes amb coeficients que es poden optimitzar mitjançant el descens de gradients són Regressió lineal i regressió logística.
SVM utilitza SGD?
No hi ha SGD SVM. Mira aquesta publicació. El descens de gradient estocàstic (SGD) és un algorisme per entrenar el model. Segons la documentació, l'algorisme SGD es pot utilitzar per entrenar molts models.
S'utilitza el descens de gradients?
Gradient Descent és un algorisme d'optimització per trobar un mínim local d'una funció diferenciable. El descens de gradients simplement s'utilitza en l'aprenentatge automàtic per trobar els valors dels paràmetres d'una funció (coeficients) que minimitzen una funció de cost tant com sigui possible.
És estocàstic SVM?
Stochastic SVM aconsegueix una alta precisió de predicció aprenent l'hiperpla òptim del conjunt d'entrenament, la qual cosa simplifica molt els problemes de classificació i regressió. … Segons l'experiment, obtenim un 90,43% de precisió per a l'SVM estocàstic i un 95,65% de precisió per a Fuzzy Kernel Robust C-Means.
