La descente de gradient stochastique (SGD) est une méthode itérative d'optimisation d'une fonction différentiable. Il opère généralement sur des fonctions trop vastes ou trop complexes pour être explorées dans toutes les dimensions à la fois. SGD est couramment utilisé dans les modèles d’apprentissage automatique et d’apprentissage profond pour optimiser et entraîner ces modèles.
Au lieu d'évaluer la fonction entière à chaque étape, SGD évalue un sous-ensemble aléatoire de la fonction, appelé mini-lot. Les paramètres du modèle sont ensuite ajustés en conséquence. Il s'agit d'une approche efficace, en particulier lorsqu'il s'agit de grands ensembles de données ou de modèles comportant trop de paramètres pour être évalués en même temps.
Il existe quatre éléments essentiels de la méthode SGD, qui la définissent en termes mathématiques :
1. La fonction de coût. C'est la fonction qui sera minimisée par l'algorithme SGD. Il comprend les points de données et leurs valeurs associées. Il est généralement composé d’une combinaison de nombreux facteurs.
2. Le taux d'apprentissage. Ce paramètre détermine l'ampleur des modifications qui seront apportées à chaque étape. Il doit être choisi pour maximiser la précision des prédictions du modèle tout en minimisant le temps nécessaire pour parvenir à une solution satisfaisante.
3. L'algorithme d'optimisation. C'est la technique utilisée pour ajuster les paramètres afin de minimiser la fonction de coût.
4. La taille du mini-lot. C'est le nombre de points évalués à chaque étape. Il est généralement sélectionné pour équilibrer précision et vitesse.
SGD est une méthode d'optimisation puissante qui convient parfaitement à une variété de tâches d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond. C’est rapide, efficace et relativement simple à mettre en œuvre.
