Chào các bạn! Trong bài viết trước, chúng ta đã tìm hiểu về Quy Tắc Chuỗi: "Bí Quyết" Đằng Sau Deep Learning, một yếu tố quan trọng để lan truyền ngược lỗi và tối ưu hóa mô hình. Nếu bạn chưa đọc bài đó, hãy quay lại ngay nhé! 😉
Hôm nay, chúng ta sẽ cùng nhau khám phá từng bước của Gradient Descent, thuật toán tối ưu quan trọng và mạnh mẽ trong lĩnh vực machine learning và deep learning. Chúng ta sẽ tìm hiểu sự hoạt động của thuật toán này giúp các mô hình học hỏi từ dữ liệu, và dần dần “học” cách dự đoán chính xác hơn. 💡
Gradient Descent Là Gì? 🔍
Gradient Descent là thuật toán tìm cực tiểu cho một hàm số, thường là hàm mất mát (loss function) trong quá trình huấn luyện mô hình. Điều này có nghĩa là thuật toán giúp chúng ta tìm kiếm điểm tối ưu trên bề mặt hàm mất mát, tức là nơi mà sai số dự đoán được giảm thiểu tối đa.
Công Thức Cập Nhật:
w_{new} = w_{old} - \alpha \cdot \nabla L(w)
Trong đó:
- w là vector trọng số.
- \alpha (learning rate) là tốc độ học, quyết định kích thước bước nhảy của chúng ta.
- ∇L(w) là gradient (đạo hàm) của hàm mất mát theo trọng số.
Ví dụ: Hãy tưởng tượng bạn là một nhà leo núi 🏔️ đang cố gắng xuống thung lũng trong điều kiện sương mù. Gradient Descent giống như la bàn chỉ hướng để bạn bước đi từng bước an toàn!
Tại Sao Gradient Descent Quan Trọng? 🎯
Trong quá trình huấn luyện mạng neural, mục tiêu chính của chúng ta là giảm thiểu sai số dự đoán.
Gradient Descent giúp chúng ta:
- Điều chỉnh trọng số: Mỗi lần cập nhật trọng số dựa trên gradient, cho phép ta “di chuyển” theo hướng nhanh chóng nhất để giảm giá trị hàm mất mát.
- Học từ sai số: Qua mỗi vòng lặp (epoch), mô hình cải thiện khả năng dự đoán nhờ vào các điều chỉnh liên tục và nhỏ.
- Cải thiện hiệu suất: Đảm bảo rằng mô hình không bị mắc kẹt tại một điểm không tối ưu và luôn tiếp tục cải thiện hiệu suất.
📉 Cách Gradient Descent Hoạt Động: 4 Bước Đơn Giản
Bước 1: Khởi Tạo
Khởi tạo trọng số cho mô hình với giá trị ngẫu nhiên.
Bước 2: Tính Gradient
Tính gradient của hàm mất mát L(w) theo từng trọng số. Gradient cho biết hướng và độ lớn của sự thay đổi cần thiết.
Bước 3: Cập Nhật Trọng Số
Sử dụng công thức cập nhật:
w_{new} = w_{old} - \alpha \cdot \nabla L(w)
Di chuyển “lui” theo hướng ngược với gradient – vì chúng ta muốn giảm giá trị hàm mất mát.
⚠️Lưu ý: Nếu \alpha quá lớn, bạn có thể "nhảy qua" điểm tối ưu; nếu quá nhỏ, thời gian huấn luyện có thể kéo dài.
Bước 4: Lặp Lại Cho Đến Khi Hội Tụ
Lặp lại các bước 2 và 3 cho đến khi sự thay đổi của hàm mất mát trở nên rất nhỏ (hội tụ) hoặc đạt đến số vòng lặp tối đa.
🎯 Các Biến Thể Của Gradient Descent
| Loại | Đặc Điểm | Ưu/Nhược |
|---|---|---|
| Batch GD | Dùng toàn bộ dataset để tính gradient | Chính xác nhưng chậm 🐢 |
| Stochastic GD | Dùng 1 sample mỗi lần | Nhanh nhưng có nhiễu 📢 |
| Mini-batch GD | Dùng một nhóm samples (ví dụ: 32-256) | Cân bằng tốt → Phổ biến nhất trong deep learning ⚖️ |
Ngoài ra, còn có các thuật toán cải tiến như Adam, RMSProp, và Momentum – những trợ thủ giúp quá trình tối ưu diễn ra nhanh chóng và hiệu quả hơn. 🚀
Kết Luận 🔮
Gradient Descent là công cụ không thể thiếu trong hành trình huấn luyện các mô hình deep learning. Qua từng bước cập nhật dựa trên gradient, mô hình dần dần học cách giảm thiểu sai số và tối ưu hóa dự đoán. Bài viết cũng đã chỉ ra vai trò của Quy Tắc Chuỗi trong việc gia tăng hiệu quả của gradient descent. Nhờ đó, mô hình có khả năng "học" và cải thiện dần dần.
👉 Hãy đón đọc bài tiếp theo: "Argmax vs Softmax: Hiểu Rõ Để Không Nhầm Lẫn" nhé!
source: viblo
