---
title: Градиентный спуск
seo:
  title: Градиентный спуск — Data Scientist
  description: "Тема «Градиентный спуск» для собеседования Data Scientist. Что такое градиент? Если у вас есть выбор между градиентным спуском (GD) и стохастическим градиентным спуском (SGD), что лучше сработает?"
---

[Все темы Data Scientist](/data-scientist)

## <strong>Что такое градиент?</strong> [#q-14bee738d69b812fb32ec785b6aeb0c2]

Градиент представляет собой вектор, который указывает на направление наибольшего увеличения функции. В контексте оптимизации и машинного обучения, градиент используется для определения направления, в котором следует изменить параметры модели, чтобы уменьшить функцию потерь или ошибку предсказания.

:::note[Ссылки для изучения]

1. [Градиент в математике](https://math.fandom.com/ru/wiki/%D0%93%D1%80%D0%B0%D0%B4%D0%B8%D0%B5%D0%BD%D1%82)
   :::

---

## <strong>Если у вас есть выбор между градиентным спуском</strong> <code>&#40;GD&#41;</code> <strong>и стохастическим градиентным спуском</strong> <code>&#40;SGD&#41;</code><strong>, что лучше сработает?</strong> [#q-14bee738d69b81c997e5e901f2f2380a]

Это зависит от размера данных и времени обучения. Градиентный спуск <code>&#40;GD&#41;</code> обновляет параметры модели по всей обучающей выборке, что может быть медленным на больших наборах данных. Стохастический градиентный спуск <code>&#40;SGD&#41;</code> обновляет параметры по одному случайному экземпляру за раз, что обычно быстрее, но может быть менее стабильным. Таким образом, выбор зависит от компромисса между точностью и скоростью обучения.

:::note[Ссылки для изучения]

1. [Стохастический и обычный градиентный спуск](https://education.yandex.ru/handbook/ml/article/linear-models#stohasticheskij-gradientnyj-spusk)
   :::

---

## <strong>Как сделать, чтобы при каждом запуске кода, модель, обучаемая при помощи градиентного спуска, сходилась к одной и той же точке?</strong> [#q-14bee738d69b81859868e7c410019486]

Чтобы гарантировать, что модель, обучаемая при помощи градиентного спуска, сходится к одной и той же точке при каждом запуске кода, необходимо установить одинаковые начальные значения параметров модели и использовать одинаковый порядок обучающих данных. Также важно убедиться, что все остальные условия, такие как функция потерь, гиперпараметры и алгоритм оптимизации, остаются неизменными при каждом запуске.

:::note[Ссылки для изучения]

1. [Градиентный спуск в ML](https://education.yandex.ru/handbook/ml/article/optimizaciya-v-ml)
   :::

---

## <strong>Как делается один шаг градиентного спуска для обновления весов?</strong> [#q-14bee738d69b8149b33eca0d1bae4e2d]

Один шаг градиентного спуска для обновления весов выполняется следующим образом&#58;

1. Рассчитывается градиент функции потерь по отношению к каждому параметру модели.

1. Градиенты умножаются на скорость обучения (learning rate), которая определяет размер шага.

1. Из текущих значений параметров вычитается градиент, умноженный на скорость обучения.

:::note[Ссылки для изучения]

1. [Градиентный спуск в ML](https://education.yandex.ru/handbook/ml/article/optimizaciya-v-ml)
   :::