{"id":479160,"date":"2023-08-09T10:31:59","date_gmt":"2023-08-09T10:31:59","guid":{"rendered":""},"modified":"2023-09-05T11:18:19","modified_gmt":"2023-09-05T11:18:19","slug":"stochastic-gradient-descent","status":"publish","type":"wiki","link":"https:\/\/oneproxy.pro\/pt\/wiki\/stochastic-gradient-descent\/","title":{"rendered":"Descida gradiente estoc\u00e1stica"},"content":{"rendered":"

Stochastic Gradient Descent (SGD) \u00e9 um algoritmo de otimiza\u00e7\u00e3o popular amplamente utilizado em aprendizado de m\u00e1quina e aprendizado profundo. Ele desempenha um papel vital no treinamento de modelos para diversas aplica\u00e7\u00f5es, incluindo reconhecimento de imagens, processamento de linguagem natural e sistemas de recomenda\u00e7\u00e3o. SGD \u00e9 uma extens\u00e3o do algoritmo de descida gradiente e visa encontrar com efici\u00eancia os par\u00e2metros ideais de um modelo, atualizando-os iterativamente com base em pequenos subconjuntos de dados de treinamento, conhecidos como minilotes.<\/p>\n

A hist\u00f3ria da origem do Stochastic Gradient Descent e a primeira men\u00e7\u00e3o dele<\/h2>\n

O conceito de otimiza\u00e7\u00e3o estoc\u00e1stica remonta ao in\u00edcio da d\u00e9cada de 1950, quando os pesquisadores exploravam diferentes t\u00e9cnicas de otimiza\u00e7\u00e3o. No entanto, a primeira men\u00e7\u00e3o ao Gradiente Descendente Estoc\u00e1stico no contexto do aprendizado de m\u00e1quina remonta \u00e0 d\u00e9cada de 1960. A ideia ganhou popularidade nas d\u00e9cadas de 1980 e 1990, quando se mostrou eficaz no treinamento de redes neurais e outros modelos complexos.<\/p>\n

Informa\u00e7\u00f5es detalhadas sobre descida gradiente estoc\u00e1stica<\/h2>\n

SGD \u00e9 um algoritmo de otimiza\u00e7\u00e3o iterativo que visa minimizar uma fun\u00e7\u00e3o de perda ajustando os par\u00e2metros do modelo. Ao contr\u00e1rio da descida gradiente tradicional, que calcula o gradiente usando todo o conjunto de dados de treinamento (descida gradiente em lote), o SGD amostra aleatoriamente um minilote de pontos de dados e atualiza os par\u00e2metros com base no gradiente da fun\u00e7\u00e3o de perda calculada neste minilote.<\/p>\n

As principais etapas envolvidas no algoritmo Stochastic Gradient Descent s\u00e3o as seguintes:<\/p>\n

    \n
  1. Inicialize os par\u00e2metros do modelo aleatoriamente.<\/li>\n
  2. Embaralhe aleatoriamente o conjunto de dados de treinamento.<\/li>\n
  3. Divida os dados em minilotes.<\/li>\n
  4. Para cada minilote, calcule o gradiente da fun\u00e7\u00e3o de perda em rela\u00e7\u00e3o aos par\u00e2metros.<\/li>\n
  5. Atualize os par\u00e2metros do modelo usando o gradiente calculado e uma taxa de aprendizagem, que controla o tamanho do passo das atualiza\u00e7\u00f5es.<\/li>\n
  6. Repita o processo para um n\u00famero fixo de itera\u00e7\u00f5es ou at\u00e9 que os crit\u00e9rios de converg\u00eancia sejam atendidos.<\/li>\n<\/ol>\n

    A estrutura interna do Stochastic Gradient Descent \u2013 Como funciona o SGD<\/h2>\n

    A ideia principal por tr\u00e1s do Stochastic Gradient Descent \u00e9 introduzir aleatoriedade nas atualiza\u00e7\u00f5es dos par\u00e2metros usando minilotes. Essa aleatoriedade geralmente leva a uma converg\u00eancia mais r\u00e1pida e pode ajudar a escapar dos m\u00ednimos locais durante a otimiza\u00e7\u00e3o. No entanto, a aleatoriedade tamb\u00e9m pode fazer com que o processo de otimiza\u00e7\u00e3o oscile em torno da solu\u00e7\u00e3o \u00f3tima.<\/p>\n

    O SGD \u00e9 computacionalmente eficiente, especialmente para grandes conjuntos de dados, pois processa apenas um pequeno subconjunto de dados em cada itera\u00e7\u00e3o. Esta propriedade permite lidar com conjuntos de dados massivos que podem n\u00e3o caber inteiramente na mem\u00f3ria. No entanto, o ru\u00eddo introduzido pela amostragem em minilote pode tornar o processo de otimiza\u00e7\u00e3o ruidoso, resultando em flutua\u00e7\u00f5es na fun\u00e7\u00e3o de perda durante o treinamento.<\/p>\n

    Para superar isso, diversas variantes do SGD foram propostas, tais como:<\/p>\n