Az SVM optimalizálása SGD-vel. A sztochasztikus gradiens süllyedés használata A sztochasztikus gradiens süllyedés Sztochasztikus gradiens süllyedés (gyakran rövidítve SGD) egy iteratív módszer egy megfelelő simasági tulajdonságokkal (pl. differenciálható vagy szubdifferenciálható) rendelkező célfüggvények optimalizálására. https://en.wikipedia.org › wiki › Stochastic_gradient_descent
Sztochasztikus gradiens süllyedés – Wikipédia
A Support Vector Machines esetén meg kell találnunk a csuklóvesztés függvény gradiensét. … Itt C a regularizációs paraméter, η a tanulási sebesség, és β az együtthatók véletlenértékeinek vektoraként van inicializálva.
Mely gépi tanulási algoritmusok használnak gradiens süllyedést?
Gyakori példák a gradiens süllyedéssel optimalizálható együtthatós algoritmusokra: Lineáris regresszió és logisztikai regresszió.
Használja az SVM SGD-t?
Nincs SGD SVM. Lásd ezt a bejegyzést. A sztochasztikus gradiens süllyedés (SGD) egy algoritmus a modell betanításához. A dokumentáció szerint az SGD algoritmus sok modell betanítására használható.
Gradiens süllyedést használnak?
A Gradient Descent egy optimalizáló algoritmus egy differenciálható függvény lokális minimumának megtalálására. A gradiens süllyedést egyszerűen a gépi tanulásban használják, hogy megtalálják a függvény paramétereinek értékét (együtthatók), amelyek a lehető legkisebbre csökkentik a költségfüggvényt.
Az SVM sztochasztikus?
A Stochastic SVM nagy előrejelzési pontosságot ér el azáltal, hogy megtanulja az optimális hipersíkot a képzési készletből, ami nagyban leegyszerűsíti az osztályozási és regressziós problémákat. … A kísérlet alapján a Stochastic SVM 90,43%-os, a Fuzzy Kernel Robust C-Means esetén pedig 95,65%-os pontosságot kapunk.
