Stochastic Gradient Descent (SGD)
Stochastic Gradient Descent (SGD) คืออัลกอริทึมการหาค่าเหมาะที่สุดแบบวนซ้ำลำดับที่หนึ่ง ซึ่งมีรากฐานมาจากกรอบการทำงานการประมาณค่าแบบสุ่ม (stochastic approximation) ที่พัฒนาโดย Robbins และ Monro ในปี 1951 โดยมีเป้าหมายเพื่อลดฟังก์ชันวัตถุประสงค์ (objective function) ให้ต่ำที่สุด ด้วยการปรับปรุงพารามิเตอร์ของโมเดลโดยใช้เกรเดียนต์ (gradient) ที่คำนวณจากข้อมูลฝึกสอนที่สุ่มเลือกมาเพียงตัวอย่างเดียว (หรือกลุ่มตัวอย่างขนาดเล็กที่เรียกว่า mini-batch) ในแต่ละขั้น เป็นกลไกการหาค่าเหมาะที่สุดหลักที่อยู่เบื้องหลังการเรียนรู้ของเครื่อง (machine learning) และการเรียนรู้เชิงลึก (deep learning) ในปัจจุบัน ซึ่งช่วยให้สามารถฝึกฝนโมเดลบนชุดข้อมูลที่มีขนาดใหญ่เกินกว่าจะบรรจุในหน่วยความจำได้
อ่านวิธีฉบับเต็ม
เข้าสู่ระบบด้วยบัญชีฟรีเพื่ออ่านส่วนนี้
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
แหล่งอ้างอิง
- Robbins, H. & Monro, S. (1951). A Stochastic Approximation Method. The Annals of Mathematical Statistics, 22(3), 400–407. DOI: 10.1214/aoms/1177729586 ↗
- Goodfellow, I., Bengio, Y. & Courville, A. (2016). Deep Learning (Ch. 8). MIT Press. ISBN: 978-0-262-03561-3
วิธีอ้างอิงหน้านี้
ScholarGate. (2026, June 3). Stochastic Gradient Descent (SGD) Optimization Algorithm. ScholarGate. https://scholargate.app/th/machine-learning/stochastic-gradient-descent
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- การถดถอยโลจิสติกสถิติการวิจัย↔ compare
- Random Forestการเรียนรู้ของเครื่อง↔ compare
- XGBoostการเรียนรู้ของเครื่อง↔ compare