Градиентный спуск — это алгоритм, используемый в машинном обучении и других областях для оптимизации целевой функции. Это алгоритм итеративной оптимизации первого порядка для поиска локального минимума дифференцируемой функции. Градиентный спуск использовался для решения нескольких задач оптимизации в науке о данных, статистике, глубоком обучении и многих других областях.
Алгоритм используется для поиска набора параметров (например, весов в нейронной сети), которые минимизируют заданную функцию стоимости. Алгоритм минимизирует функцию стоимости, используя нисходящий подход, начиная с произвольных начальных значений параметров.
На каждом этапе процесса алгоритм делает шаг в направлении наибольшего спуска, который является направлением наибольшего уменьшения функции стоимости. Размер этого шага определяется параметром, называемым «скорость обучения», который обычно корректируется до тех пор, пока не будет достигнут удовлетворительный результат.
Алгоритм неоднократно выполняет эти шаги, пока не достигнет точки, в которой функция стоимости больше не уменьшается, или, если передан параметр ранней остановки, до тех пор, пока не будет достигнут верхний предел итераций.
Градиентный спуск широко используется в различных алгоритмах обработки данных и применяется в различных секторах. В частности, Индийский технологический институт разработал такие приложения, как обработка изображений, задачи оценки, прогнозирование временных рядов и машинный перевод. Градиентный спуск также используется в глубоком обучении для оптимизации весов в искусственных нейронных сетях.
