降低损失 (Reducing Loss):随机梯度下降法

在梯度下降法中,批量指的是用于在单次迭代中计算梯度的样本总数。到目前为止,我们一直假定批量是指整个数据集。就 Google 的规模而言,数据集通常包含数十亿甚至数千亿个样本。此外,Google 数据集通常包含海量特征。因此,一个批量可能相当巨大。如果是超大批量,则单次迭代就可能要花费很长时间进行计算。

包含随机抽样样本的大型数据集可能包含冗余数据。实际上,批量大小越大,出现冗余的可能性就越高。一些冗余可能有助于消除杂乱的梯度,但超大批量所具备的预测价值往往并不比大型批量高。

如果我们可以通过更少的计算量得出正确的平均梯度,会怎么样?通过从我们的数据集中随机选择样本,我们可以通过小得多的数据集估算(尽管过程非常杂乱)出较大的平均值。 随机梯度下降法 (SGD) 将这种想法运用到极致,它每次迭代只使用一个样本(批量大小为 1)。如果进行足够的迭代,SGD 也可以发挥作用,但过程会非常杂乱。“随机”这一术语表示构成各个批量的一个样本都是随机选择的。

小批量随机梯度下降法小批量 SGD)是介于全批量迭代与 SGD 之间的折衷方案。小批量通常包含 10-1000 个随机选择的样本。小批量 SGD 可以减少 SGD 中的杂乱样本数量,但仍然比全批量更高效。

为了简化说明,我们只针对单个特征重点介绍了梯度下降法。请放心,梯度下降法也适用于包含多个特征的特征集。