Giảm dần độ dốc là một thuật toán tối ưu hóa được sử dụng rộng rãi trong các lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo (AI) và Học máy (ML). Đó là một kỹ thuật có thể mở rộng quy mô một cách hiệu quả trong cả không gian và hàm số chiều thấp và chiều cao bằng cách tìm các giá trị tối ưu cho các tham số của một mô hình nhất định, từ đó giảm thiểu hàm chi phí hoặc tổn thất. Giảm dần độ dốc cung cấp nền tảng mạnh mẽ cho nhiều thuật toán học có giám sát, không giám sát và tăng cường, cũng như các tác vụ ước tính tham số và tối ưu hóa khác.
Giảm dần độ dốc là một thuật toán tối ưu hóa bậc nhất lặp đi lặp lại dựa trên ý tưởng đi theo độ dốc dốc nhất dọc theo độ dốc (âm của đạo hàm bậc nhất) của hàm được tối ưu hóa. Khái niệm này bắt nguồn từ thực tế là độ dốc của hàm luôn hướng theo hướng tăng hoặc giảm cục bộ dốc nhất. Mục tiêu của thuật toán Giảm dần độ dốc là tìm điểm tối thiểu của hàm mất mát, tương ứng với mô hình phù hợp nhất cho dữ liệu đã cho.
Thuật toán bắt đầu bằng việc khởi tạo các tham số mô hình bằng các giá trị tùy ý, sau đó điều chỉnh lặp lại các giá trị đó bằng cách điều chỉnh chúng theo hướng ngược lại của gradient cho đến khi đạt được độ hội tụ. Trong mỗi lần lặp, gradient được đánh giá cho tập hợp tham số hiện tại và các tham số được cập nhật bằng công thức sau:
θ i = θ i - α * ∇ θi J(θ)
Trong đó θ i đại diện cho giá trị hiện tại của tham số, α là tốc độ học (siêu tham số ảnh hưởng đến tốc độ hội tụ) và ∇ θi J(θ) là đạo hàm riêng của hàm chi phí đối với tham số θ i. Tốc độ học phải được chọn cẩn thận vì giá trị quá nhỏ có thể dẫn đến hội tụ chậm, trong khi giá trị quá lớn có thể khiến thuật toán dao động hoặc phân kỳ khỏi điểm tối thiểu thực tế.
Có một số biến thể của Giảm dần độ dốc, chủ yếu khác nhau ở cách tính toán độ dốc và cập nhật các tham số. Bao gồm các:
- Giảm độ dốc hàng loạt: Tính toán độ dốc bằng cách sử dụng toàn bộ tập dữ liệu trong mỗi lần lặp. Điều này cung cấp độ dốc ổn định và chính xác nhưng có thể tốn kém về mặt tính toán, đặc biệt đối với các tập dữ liệu lớn.
- Giảm dần độ dốc ngẫu nhiên (SGD): Đánh giá độ dốc bằng cách sử dụng một phiên bản dữ liệu duy nhất trong mỗi lần lặp. Điều này tạo ra tính ngẫu nhiên và làm cho thuật toán nhanh hơn nhưng kém ổn định hơn vì độ dốc có thể dao động. Để giảm thiểu điều này, lịch trình tốc độ học tập và kỹ thuật động lượng thường được sử dụng.
- Giảm dần độ dốc hàng loạt nhỏ: Kết hợp các thuộc tính của cả Giảm dần độ dốc hàng loạt và ngẫu nhiên bằng cách sử dụng một loạt mẫu dữ liệu nhỏ thay vì một phiên bản đơn lẻ hoặc toàn bộ tập dữ liệu. Điều này mang lại sự cân bằng giữa tốc độ và độ chính xác, cho phép thuật toán hội tụ nhanh hơn trong khi vẫn duy trì quỹ đạo mượt mà hơn.
- Phương pháp Giảm dần độ dốc thích ứng: Đây là những kỹ thuật nâng cao hơn giúp điều chỉnh tốc độ học tập trong quá trình tối ưu hóa, chẳng hạn như AdaGrad, RMSProp và Adam. Những phương pháp này có thể mang lại sự hội tụ nhanh hơn và cải thiện hiệu suất so với các phiên bản cổ điển.
Giảm dần độ dốc được khai thác rộng rãi trong các ứng dụng AI và ML khác nhau, chẳng hạn như đào tạo mạng lưới thần kinh, hồi quy logistic và máy vectơ hỗ trợ. Nền tảng AppMaster, một công cụ no-code mạnh mẽ để tạo các ứng dụng phụ trợ, web và di động, tận dụng các kỹ thuật tối ưu hóa nâng cao, bao gồm cả gradient Descent, để đảm bảo rằng các ứng dụng được tạo ra có thể mang lại hiệu suất, khả năng mở rộng và hiệu quả chi phí tối ưu.
Tóm lại, gradient Descent là một thuật toán tối ưu hóa nền tảng và linh hoạt được sử dụng trên nhiều bối cảnh AI và ML để giảm thiểu các hàm chi phí hoặc tổn thất, từ đó cải thiện hiệu suất của các mô hình. Các biến thể và phần mở rộng của nó còn mang đến sự linh hoạt hơn nữa để đáp ứng các yêu cầu tối ưu hóa cụ thể, từ khả năng hội tụ nhanh hơn đến độ ổn định được cải thiện. Là một phần thiết yếu trong bối cảnh AI và ML, gradient Descent tiếp tục là một công cụ có giá trị cho các nhà nghiên cứu, nhà phát triển cũng như những người thực hành.
