Estás leyendo la publicación: 8 Alternativas de Descenso de Gradiente en Machine Learning
El descenso de gradiente es una de las técnicas de optimización que se pueden utilizar en las técnicas de aprendizaje automático para optimizar el rendimiento al generar menos errores y una mayor precisión del modelo. Pero el descenso de gradiente tiene ciertas limitaciones, donde el tiempo necesario para la convergencia variaría según las dimensiones de los datos. El modelo desarrollado puede no converger en absoluto a su solución óptima si no hay un valor óptimo de la tasa de aprendizaje. Entonces, en este artículo, veamos las opciones alternativas al algoritmo de descenso de gradiente.
Tabla de contenido
- Limitaciones del algoritmo de descenso de gradiente
- Optimización L-BFGS
- Optimización del algoritmo de Levenberg-Marquardt
- Optimización de recocido simulado
- Optimización del algoritmo evolutivo
- Optimización de Enjambre de partículas
- Optimización de gradiente conjugado
- Optimización sustituta
- Optimización multiobjetivo o de Pareto
- Resumen
Comencemos la discusión entendiendo el algoritmo de descenso del gradiente de limitación.
Limitaciones del algoritmo de descenso de gradiente
Veamos algunas de las principales limitaciones del algoritmo de descenso de gradiente.
Selección de la tasa de aprendizaje óptima
La técnica de gradiente descendente es una de las técnicas de optimización utilizadas en el aprendizaje automático que se utiliza para obtener errores mínimos y optimizar los modelos con una tasa de aprendizaje óptima. La selección de una tasa de aprendizaje óptima en el algoritmo de descenso de gradiente juega un papel muy importante. Si la tasa de aprendizaje es demasiado alta, el modelo convergerá a la solución óptima rápidamente y si la tasa de aprendizaje es demasiado baja, el modelo consumirá más tiempo para converger a la solución óptima. Por lo tanto, la selección de la tasa de aprendizaje óptima juega un papel crucial en el algoritmo de descenso de gradiente.
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Ineficiente para datos de dimensiones superiores
Para datos de mayor dimensión, los pasos dados por los gradientes pueden ser demasiado lentos, lo que aumenta el tiempo que tarda el algoritmo en converger a la solución óptima. Para datos de dimensiones más altas, se selecciona un subconjunto de datos en técnicas de descenso de gradiente como el descenso de gradiente por lotes y el descenso de gradiente de mini lotes para la optimización, y para datos de dimensiones más altas, incluso esta técnica puede consumir mucho tiempo para converger a la solución óptima donde en algunos casos el entrenamiento puede reiterar para el mismo subconjunto de registros. Y para datos de mayor dimensión, la ocupación de la memoria fallaría y daría como resultado la terminación abrupta del modelo en uso.
Optimización L-BFGS
L-BFGS abrevia para memoria limitada Broyden Fletcher Goldfarb Shanno y es uno de los algoritmos de optimización que se pueden usar en lugar del algoritmo de descenso de gradiente. Este algoritmo pertenece básicamente a los algoritmos Quasi-Newton que se utilizan para computadoras o plataformas con limitaciones de memoria.
El algoritmo opera según el principio de la matriz hessiana, donde el algoritmo se vuelve responsable de encontrar las mejores estimaciones en la matriz de forma iterativa. Este algoritmo se utiliza principalmente para estimar los parámetros óptimos de los modelos de aprendizaje automático. El algoritmo tiene como objetivo minimizar los términos de error y maximizar la optimización de los modelos de aprendizaje automático al converger a la solución óptima de manera eficiente.
Ventajas de la optimización L-BFGS sobre el descenso de gradiente
El ajuste de hiperparámetros de L-BFGS es más fácil en comparación con el descenso de gradiente, ya que L-BFGS utiliza una cantidad mínima de parámetros para ajustar, en donde, con respecto al descenso de gradiente, el ajuste óptimo de parámetros como el tamaño de paso, el impulso, la tasa de aprendizaje y más ajustes de parámetros. se requiere. La técnica de optimización L-BFGS parece ser más estable en comparación con la técnica de optimización de descenso de gradiente, ya que el cálculo del gradiente en la técnica L-BFGS es paralelo. La técnica de optimización L-BFGS es robusta para tamaños de lotes de datos más grandes en comparación con la técnica de descenso de gradiente.
Optimización del algoritmo Levenberg-Marquardt (LMA)
La técnica de optimización del algoritmo de Levenberg-Marquardt, comúnmente conocida como técnica LMA, se utiliza para manejar datos con no linealidad y problemas asociados con el ajuste de curvas genéricas. A diferencia de muchos algoritmos de optimización, el algoritmo LMA también opera de manera iterativa para hacer converger el modelo a la solución óptima. El algoritmo LMA opera completamente en el parámetro llamado factor de amortiguamiento que es responsable de iterar el modelo y hacerlo converger a la solución óptima.
Ventajas de LMA sobre descenso de gradiente
El factor de amortiguamiento en el algoritmo opera según el principio del coeficiente de Newton Guassi que facilita la convergencia del modelo hacia las soluciones óptimas más rápido en comparación con el descenso de gradiente. LMA funciona sin problemas para ciertas características desconocidas, siempre que la dimensión de los datos esté en un rango adecuado. El factor de amortiguamiento en el algoritmo se calcula iterativamente e incluso si el valor aleatorio inicialmente asignado para el factor de amortiguamiento es alto, el algoritmo tiende a encontrar la solución óptima para el factor de amortiguamiento ya que opera con la técnica Newton Gaussiana.
Optimización de recocido simulado
La técnica de optimización del recocido simulado opera según el principio del recocido físico en el que se permite que un metal se enfríe lentamente después de recocerlo por completo. para que pueda modificarse a la forma deseada. Entendiendo este algoritmo con respecto al aprendizaje automático, esta técnica de optimización es una técnica probabilística de optimización que se puede utilizar para aplicaciones con muchos mínimos locales.
El algoritmo inicialmente comienza a operar con un valor aleatorio de mínimos donde se considera el modelo completo y la optimización del modelo ocurre reduciendo algunos de los parámetros al azar. Todo el número n de iteraciones y la optimización del modelo para encontrar la solución óptima sucede a través de un programa de recocido. Esta técnica de optimización se usa ampliamente en varios problemas, como el problema del viajante de comercio, donde el enfoque principal es encontrar una solución óptima global mediante la iteración a través de valores probabilísticos aleatorios.
Ventaja del algoritmo de recocido simulado sobre el descenso de gradiente
El algoritmo de recocido simulado es más fácil de implementar y usar desde la perspectiva del código y no depende de ninguna de las propiedades restrictivas del modelo. El algoritmo de recocido simulado es más robusto y proporciona soluciones fiables, ya que funciona según el principio de distribución probabilística, lo que garantiza que el modelo encuentre la solución óptima para todas las posibles incertidumbres y se pueda integrar fácilmente para datos no lineales.
Optimización del algoritmo evolutivo
La técnica de optimización de algoritmos evolutivos opera sobre los métodos de búsqueda heurística con la capacidad de robustez y fácil manejo de datos complejos. El método de búsqueda heurística es un procedimiento de búsqueda de gráficos en el que todas las dimensiones de los datos se buscan de manera eficiente en los planos del gráfico y los modelos se optimizarán en consecuencia. Este tipo de técnica de optimización encuentra su principal uso en algoritmos genéticos y problemas de aprendizaje automático con datos de mayor dimensión.
Ventajas del algoritmo evolutivo sobre el descenso de gradiente
Los algoritmos evolutivos son autoadaptativos para encontrar las soluciones óptimas para los problemas, ya que tienen la flexibilidad de operar con varios procedimientos y tipos de datos dinámicos, como variables de diseño discontinuas o discretas. Los algoritmos evolutivos básicamente no son sensibles a las formas del frente de Pareto y tienden a producir la solución óptima precisa para problemas complejos.
Optimización de Enjambre de partículas
La optimización de enjambre de partículas es una técnica que optimiza la solución a través de soluciones candidatas comparando la calidad dada para medir. La técnica de optimización depende solo de la función objetivo y no depende del gradiente con muy pocos parámetros para ajustar si es necesario. Los puntos de datos se pueden denominar como la población y la solución óptima se puede denominar como la partícula y los puntos de datos pasan con frecuencia por el punto de solución óptima y la ruta de la ruta más corta se considera la solución óptima satisfactoria
Ventajas de la optimización de enjambre de partículas sobre el descenso de gradiente
Las técnicas de optimización de enjambre de partículas no consideran el gradiente de optimización, lo que hace que el algoritmo encuentre la solución óptima más rápido. La técnica de optimización parece ser más robusta y el tiempo computacional es considerable para datos de mayor dimensión en comparación con el descenso de gradiente, ya que el descenso de gradiente no converge a la solución óptima más rápido para datos de mayor dimensión.
Optimización de gradiente conjugado
La optimización de gradiente conjugado es una técnica que se puede aplicar tanto a datos de dimensiones superiores lineales como no lineales. El funcionamiento de la técnica de optimización del gradiente conjugado es similar al descenso del gradiente, pero la técnica del gradiente conjugado acelera la convergencia en la que, en cada paso, la función de pérdida calculada es menor. Como la función de pérdida calculada en cada paso es menor, esta técnica produce la solución óptima más rápido incluso con datos dimensionales más altos.
Ventajas del gradiente conjugado sobre el descenso de gradiente
La principal ventaja de la técnica de optimización de gradiente conjugado sobre el descenso de gradiente es que el descenso más pronunciado acelerado evita iteraciones repetidas para encontrar la solución óptima para un tipo de datos similar. Este descenso acelerado también acelera el proceso de encontrar la solución óptima para datos de mayor dimensión y una convergencia más rápida. Además, el costo de operación de la técnica de descenso de gradiente conjugado es bajo con un menor consumo de memoria, lo que la hace más adecuada para operaciones de datos lineales y no lineales.
Optimización sustituta
El proceso de entrenamiento en la técnica de optimización sustituta ocurre a través de un enfoque basado en datos. La selección de los parámetros del modelo ocurre a través de una cuidadosa técnica de búsqueda conocida como diseño de experimentos. Entonces, la técnica de optimización sustituta trata de encontrar el mínimo global de una función objetivo utilizando menos pasos de iteraciones, lo que reduce el tiempo computacional del modelo y ayuda a obtener la solución óptima rápidamente.
Ventajas de la optimización sustituta sobre el descenso de gradiente
La técnica de optimización sustituta utiliza un único modelo estadístico entrenado que aumenta la velocidad operativa de la simulación original. La técnica de optimización sustituta utiliza la técnica de aprendizaje activo para enriquecer los datos de entrenamiento y mejorar la precisión del entrenamiento. Por lo tanto, la técnica de optimización sustituta se puede volver a entrenar en las muestras de entrenamiento enriquecidas para obtener mejores precisiones y rendimiento del modelo.
Optimización multiobjetivo o de Pareto
En la técnica de optimización de Pareto, la solución óptima se obtiene mediante la iteración continua de varias funciones objetivo. Este tipo de técnica de optimización se usa principalmente con varios datos estadísticos relevantes donde no existe una solución estándar. La técnica de optimización multiobjetivo se enfoca en encontrar la solución óptima a través de varios procesos matemáticos.
Ventajas de la optimización de Pareto sobre el descenso de gradiente
La técnica de optimización de Pareto intenta reducir el costo viajando a través de un número mínimo de puntos mínimos para producir la solución óptima con costos menores. La técnica de optimización es más adecuada para datos con mayor significación estadística, mientras que para datos operativos más estadísticos y matemáticos, el algoritmo de descenso de gradiente puede tardar más en converger en comparación con la técnica de optimización de Pareto.
Resumen
La técnica de optimización de descenso de gradiente generalmente no es factible para datos de mayor dimensión y aquí es donde se pueden considerar las técnicas de optimización alternativas para el descenso de gradiente para aumentar la optimización y reducir el tiempo operativo. Las técnicas alternativas de optimización ayudan a que el modelo converja a la solución óptima con un número mínimo de hiperparámetros y con un número mínimo de pasos a tomar por los gradientes.
