Aperçu des algorithmes d'optimisation de descente de gradient

Cet article de blog complet plonge au cœur des algorithmes d'optimisation de descente de gradient, la méthode privilégiée pour optimiser les réseaux neuronaux et de nombreux algorithmes d'apprentissage automatique. Il commence par explorer les variantes de la descente de gradient (par lots, stochastique, mini-lots), puis aborde les défis de l'entraînement, tels que le choix du taux d'apprentissage et les problèmes de points-selles. L'article détaille méticuleusement des algorithmes d'optimisation basés sur le gradient populaires, notamment Momentum, Gradient accéléré de Nesterov, Adagrad, Adadelta, RMSprop, Adam, AdaMax, Nadam et AMSGrad, en expliquant leurs mécanismes et leurs règles de mise à jour. De plus, il couvre les algorithmes et les architectures pour optimiser la descente de gradient en paramètres parallèles et distribués, ainsi que d'autres stratégies pour améliorer les performances du SGD, telles que le mélange, l'apprentissage par curriculum, la normalisation par lots, l'arrêt prématuré et le bruit de gradient.