Üdvözlöm, Ön a
stochastic gradient descent szó jelentését keresi. A DICTIOUS-ban nem csak a
stochastic gradient descent szó összes szótári jelentését megtalálod, hanem megismerheted az etimológiáját, a jellemzőit és azt is, hogyan kell a
stochastic gradient descent szót egyes és többes számban mondani. Minden, amit a
stochastic gradient descent szóról tudni kell, itt található. A
stochastic gradient descent szó meghatározása segít abban, hogy pontosabban és helyesebben fogalmazz, amikor beszélsz vagy írsz. A
stochastic gradient descent és más szavak definíciójának ismerete gazdagítja a szókincsedet, és több és jobb nyelvi forráshoz juttat.
Főnév
stochastic gradient descent (tsz. stochastic gradient descents)
- (informatika) A stochastic gradient descent (röviden: SGD, magyarul: sztochasztikus gradiens csökkenés) egy optimalizációs algoritmus, amelyet széles körben használnak gépi tanulás és különösen mélytanulás során.
Célja: megtalálni egy modell legjobb paramétereit (pl. súlyokat), úgy hogy minimalizálja a veszteségfüggvényt (loss function), azaz a modell hibáját.
📦 Hol használjuk?
- Lineáris és logisztikus regresszió tanítására
- Neurális hálók tanítására (backpropagation)
- Gépi tanulási modellek általános optimalizálására
📘 Az alapkoncepció
A tanulás során van egy veszteségfüggvény
, amit szeretnénk minimalizálni a paraméterek
megváltoztatásával.
A gradiens megmutatja, milyen irányba kell lépnünk ahhoz, hogy a veszteség csökkenjen:
: tanulási ráta (learning rate)
: a veszteségfüggvény gradiense a paraméterek szerint
🧮 Különbség a Gradient Descent és a Stochastic Gradient Descent között
Módszer
|
Frissítés mikor?
|
Jellemző
|
Batch Gradient Descent
|
Minden minta feldolgozása után (egyszerre)
|
Lassú, pontos
|
Stochastic Gradient Descent
|
Minden egyes minta után
|
Gyors, zajos
|
Mini-batch Gradient Descent
|
Kis adatcsomagonként (pl. 32-128 minta)
|
Átmenet a kettő között – ez a legelterjedtebb gyakorlatban
|
🔁 Az SGD algoritmus lépései
Inicializáljuk a súlyokat véletlenszerűen
Véletlenszerűen kiválasztunk egy mintát a tanítóhalmazból
Kiszámítjuk a veszteségfüggvény gradiensét az adott mintára
Frissítjük a súlyokat:

Ismételjük sok iteráción (epochon) keresztül
✨ Előnyök
- ⚡ Gyors – gyakran sokkal hamarabb talál elfogadható megoldást
- 🔁 Online tanulásra alkalmas – folyamatosan érkező adatokon is tanul
- 🌱 Jobban kikerüli a lokális minimumokat a véletlen mozgás miatt
⚠️ Hátrányok
Probléma
|
Magyarázat
|
Zajos frissítések
|
Az egyes minták alapján számolt gradiens pontatlan lehet
|
Ingadozó konvergencia
|
A megoldás „ugrálhat” a cél körül
|
Érzékeny a tanulási rátára
|
Túl nagy → divergál, túl kicsi → lassú tanulás
|
🔧 Megoldások, fejlesztések
📌 Momentum
Hozzáad egy „mozgási tehetetlenséget”:
: momentum faktor (pl. 0.9)
- Segít kisimítani a tanulást és gyorsabban haladni lejtők mentén
📌 Learning Rate Schedule
A tanulási ráta csökkentése az idő múlásával:
- Step decay, Exponential decay, 1/t decay
📌 Adaptív algoritmusok (SGD utódai):
Név
|
Előny
|
AdaGrad
|
Gyors a ritka jellemzőknél
|
RMSProp
|
Gyors és stabil
|
Adam
|
Momentum + adaptív lépésméret kombinációja (nagyon népszerű)
|
🧪 Példa: lineáris regresszió SGD-vel (Python)
import numpy as np
# Generált adat
X = np.random.rand(100, 1)
y = 3 * X + np.random.randn(100) * 0.1
w = 0.0 # Kezdeti súly
lr = 0.1 # Tanulási ráta
for epoch in range(100):
for i in range(len(X)):
xi = X
yi = y
y_pred = w * xi
error = y_pred - yi
grad = error * xi
w -= lr * grad
print("Súly:", w)
📊 Gyakorlati tanácsok
- Mindig normalizáld az adatokat tanítás előtt!
- A mini-batch SGD szinte minden mélytanulási modellben bevált
- Kombináld tanulási ráta csökkentéssel és momentum-mal
- Monitorozd a veszteség görbéjét (loss curve) → ha zajos, állíts!
🧾 Összefoglalás
Tulajdonság
|
Részletek
|
Definíció
|
Gradiens alapú optimalizáló algoritmus, amely minden egyes minta után frissít
|
Alkalmazás
|
ML modellek tanítása (pl. regresszió, neurális hálók)
|
Előny
|
Gyors, egyszerű, online tanulásra alkalmas
|
Hátrány
|
Zajos, érzékeny a paraméterekre
|
Fejlesztések
|
Momentum, adaptív tanulási ráta, Adam
|
Gyakorlatban
|
Mini-batch SGD a legnépszerűbb megoldás
|