Descripción general de los algoritmos de optimización de descenso de gradiente

Esta completa entrada de blog profundiza en los algoritmos de optimización de descenso de gradiente, el método preferido para optimizar redes neuronales y muchos algoritmos de aprendizaje automático. Comienza explorando las variantes del descenso de gradiente (por lotes, estocástico, mini-lotes), luego aborda los desafíos del entrenamiento, como la selección de la tasa de aprendizaje y los problemas de punto de silla. La entrada detalla meticulosamente algoritmos populares de optimización basados en gradiente, incluyendo Momentum, Gradiente Acelerado de Nesterov, Adagrad, Adadelta, RMSprop, Adam, AdaMax, Nadam y AMSGrad, explicando sus mecanismos y reglas de actualización. Además, abarca algoritmos y arquitecturas para optimizar el descenso de gradiente en entornos paralelos y distribuidos, junto con estrategias adicionales para mejorar el rendimiento del SGD, como el barajado, el aprendizaje de currículo, la normalización por lotes, la parada temprana y el ruido de gradiente.