O que é Gradient Descent vs. Batch Gradient Descent?

O que é Gradient Descent vs. Batch Gradient Descent?

Quando se trata de algoritmos de otimização em machine learning, gradient descent e batch gradient descent são dois dos métodos mais populares e amplamente utilizados. Ambos os algoritmos são usados para ajustar os parâmetros de um modelo de aprendizado de máquina, como uma rede neural, de forma a minimizar a função de custo. No entanto, eles diferem em sua abordagem e no tamanho dos dados que são usados para atualizar os parâmetros do modelo. Neste glossário, exploraremos em detalhes o que é gradient descent e batch gradient descent, suas diferenças e como eles são aplicados no contexto de machine learning, deep learning e inteligência artificial.

Gradient Descent

O gradient descent é um algoritmo de otimização iterativo que é usado para encontrar o mínimo local de uma função. Ele funciona atualizando iterativamente os parâmetros do modelo em direção ao gradiente negativo da função de custo. O gradiente é uma medida da taxa de variação da função de custo em relação aos parâmetros do modelo. Ao seguir o gradiente negativo, o algoritmo pode encontrar o mínimo local da função de custo, o que corresponde aos melhores valores para os parâmetros do modelo.

O gradient descent pode ser usado em diferentes variantes, dependendo do tamanho dos dados usados para atualizar os parâmetros. A variante mais simples é o batch gradient descent, que usa todo o conjunto de dados de treinamento para calcular o gradiente e atualizar os parâmetros do modelo de uma só vez. No entanto, em problemas com grandes conjuntos de dados, o batch gradient descent pode ser computacionalmente caro e lento.

Batch Gradient Descent

O batch gradient descent é uma variante do gradient descent que usa todo o conjunto de dados de treinamento para calcular o gradiente e atualizar os parâmetros do modelo. Isso significa que, em cada iteração do algoritmo, todos os exemplos de treinamento são usados para calcular o gradiente e atualizar os parâmetros. Essa abordagem garante que o algoritmo esteja convergindo para o mínimo global da função de custo, desde que a função seja convexa.

No entanto, o batch gradient descent pode ser computacionalmente caro e lento em problemas com grandes conjuntos de dados. Isso ocorre porque o cálculo do gradiente requer a avaliação de todos os exemplos de treinamento, o que pode ser inviável em termos de tempo e recursos computacionais. Além disso, o batch gradient descent não é adequado para problemas em que os dados são atualizados em tempo real, como no caso de streaming de dados.

Stochastic Gradient Descent

Uma alternativa ao batch gradient descent é o stochastic gradient descent (SGD), que é uma abordagem mais eficiente para problemas com grandes conjuntos de dados. No stochastic gradient descent, em vez de usar todo o conjunto de dados de treinamento para calcular o gradiente, apenas um exemplo de treinamento é usado em cada iteração. Isso torna o cálculo do gradiente muito mais rápido e eficiente, permitindo que o algoritmo seja usado em problemas com grandes conjuntos de dados.

No entanto, o stochastic gradient descent tem algumas desvantagens em relação ao batch gradient descent. Como o gradiente é calculado apenas com base em um exemplo de treinamento, ele pode ser mais ruidoso e menos preciso do que o gradiente calculado usando todo o conjunto de dados. Além disso, o stochastic gradient descent pode ter dificuldade em convergir para o mínimo global da função de custo, especialmente em problemas não convexos.

Mini-Batch Gradient Descent

Uma abordagem intermediária entre o batch gradient descent e o stochastic gradient descent é o mini-batch gradient descent. Nessa abordagem, em cada iteração do algoritmo, um pequeno subconjunto dos dados de treinamento, chamado de mini-batch, é usado para calcular o gradiente e atualizar os parâmetros do modelo. O tamanho do mini-batch é um hiperparâmetro que pode ser ajustado para otimizar o desempenho do algoritmo.

O mini-batch gradient descent combina as vantagens do batch gradient descent e do stochastic gradient descent. Por um lado, ele é mais eficiente computacionalmente do que o batch gradient descent, pois requer o cálculo do gradiente apenas em um subconjunto dos dados de treinamento. Por outro lado, ele é mais preciso do que o stochastic gradient descent, pois usa mais de um exemplo de treinamento para calcular o gradiente.

Conclusão

Em resumo, gradient descent e batch gradient descent são algoritmos de otimização amplamente utilizados em machine learning, deep learning e inteligência artificial. Enquanto o gradient descent é um algoritmo iterativo que atualiza os parâmetros do modelo em direção ao gradiente negativo da função de custo, o batch gradient descent usa todo o conjunto de dados de treinamento para calcular o gradiente e atualizar os parâmetros. O batch gradient descent é mais preciso, mas também mais computacionalmente caro, enquanto o stochastic gradient descent é mais eficiente, mas menos preciso. O mini-batch gradient descent combina as vantagens do batch gradient descent e do stochastic gradient descent, tornando-se uma opção popular em problemas com grandes conjuntos de dados.

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