Visão Geral dos Algoritmos de Otimização de Gradiente Descendente

Esta postagem de blog abrangente mergulha profundamente nos algoritmos de otimização de gradiente descendente, o método preferido para otimizar redes neurais e muitos algoritmos de aprendizado de máquina. Começa explorando as variantes do gradiente descendente (em lote, estocástico, mini-lote), em seguida, aborda os desafios de treinamento, como a seleção da taxa de aprendizado e problemas de ponto de sela. A postagem detalha meticulosamente algoritmos populares de otimização baseados em gradiente, incluindo Momentum, Gradiente Acelerado de Nesterov, Adagrad, Adadelta, RMSprop, Adam, AdaMax, Nadam e AMSGrad, explicando seus mecanismos e regras de atualização. Além disso, abrange algoritmos e arquiteturas para otimizar o gradiente descendente em configurações paralelas e distribuídas, juntamente com estratégias adicionais para melhorar o desempenho do SGD, como embaralhamento, aprendizado de currículo, normalização em lote, parada antecipada e ruído de gradiente.