Optimisation de la SVM avec SGD. Pour utiliser la descente de gradient stochastique La descente de gradient stochastique La descente de gradient stochastique (souvent abrégé SGD) est une méthode itérative pour optimiser une fonction objectif avec des propriétés de lissage appropriées (par exemple, différentiable ou sous-différentiable). https://en.wikipedia.org › wiki › Stochastic_gradient_descent
Descente de gradient stochastique - Wikipédia
sur les machines à vecteurs de support, nous devons trouver le gradient de la fonction de perte de charnière. … Ici, C est le paramètre de régularisation, η est le taux d'apprentissage et β est initialisé comme un vecteur de valeurs aléatoires pour les coefficients.
Quels algorithmes d'apprentissage automatique utilisent la descente de gradient ?
Des exemples courants d'algorithmes avec des coefficients pouvant être optimisés à l'aide de la descente de gradient sont Régression linéaire et régression logistique.
Est-ce que SVM utilise SGD ?
Il n'y a pas de SGD SVM. Voir ce message. La descente de gradient stochastique (SGD) est un algorithme pour entraîner le modèle. Selon la documentation, l'algorithme SGD peut être utilisé pour entraîner de nombreux modèles.
Est-ce que la descente de gradient est utilisée ?
Gradient Descent est un algorithme d'optimisation pour trouver un minimum local d'une fonction différentiable. La descente de gradient est simplement utilisée dans l'apprentissage automatique pour trouver les valeurs des paramètres d'une fonction (coefficients) qui minimisent autant que possible une fonction de coût.
Est-ce que le SVM est stochastique ?
Stochastic SVM atteint une précision de prédiction élevée en apprenant l'hyperplan optimal à partir de l'ensemble d'apprentissage, ce qui simplifie grandement les problèmes de classification et de régression. … Sur la base de l'expérience, nous obtenons une précision de 90,43 % pour le SVM stochastique et une précision de 95,65 % pour Fuzzy Kernel Robust C-Means.
