Stochastic gradient descent

/stəˈkæstɪk ˈɡreɪdiənt dɪˈsɛnt/ ストキャスティック グラディエント ディセント

1. 確率的勾配降下法

機械学習モデルのパラメータを最適化するための反復的なアルゴリズム。特に大規模なデータセットにおいて、各更新ステップでデータセット全体ではなく、ランダムに選択された単一のサンプル（または小さなバッチ）の勾配を利用することで、計算コストを削減し、収束を高速化します。ノイズが多いが、局所最適解に陥りにくいという特性も持ちます。

Stochastic gradient descent is a fundamental optimization algorithm in machine learning. (確率的勾配降下法は、機械学習における基本的な最適化アルゴリズムです。)

• Stochastic gradient descent: 「確率的勾配降下法」という最適化アルゴリズムの名称です。
• is: 「～である」という存在や状態を表します。
• a fundamental: 「基本的な」という意味の形容詞句です。
• optimization algorithm: 「最適化アルゴリズム」という手法を指します。
• in machine learning: 「機械学習において」という分野を示します。

To train large neural networks, practitioners often use stochastic gradient descent. (大規模なニューラルネットワークを訓練するために、実務家はしばしば確率的勾配降下法を使用します。)

• To train: 「～を訓練するために」という目的を表します。
• large neural networks: 「大規模なニューラルネットワーク」という対象を指します。
• practitioners: 「実務家」または「専門家」を意味します。
• often: 「しばしば」という頻度を表す副詞です。
• use: 「使用する」という動詞です。
• stochastic gradient descent: 「確率的勾配降下法」というアルゴリズムの名称です。

One advantage of stochastic gradient descent is its ability to escape local minima. (確率的勾配降下法の一つの利点は、局所最適解から脱出する能力です。)

• One advantage: 「一つの利点」を意味します。
• of stochastic gradient descent: 「確率的勾配降下法」の、という意味です。
• is: 「～である」という存在や状態を表します。
• its ability: 「その能力」を指します。
• to escape: 「脱出する」という行為を表します。
• local minima: 「局所最適解」という最適化問題における概念です。

Adjusting the learning rate is crucial for effective stochastic gradient descent. (学習率の調整は、効果的な確率的勾配降下法にとって非常に重要です。)

• Adjusting the learning rate: 「学習率を調整すること」という行為を指します。
• is crucial: 「非常に重要である」という意味です。
• for effective: 「効果的な～のために」という目的や条件を示します。
• stochastic gradient descent: 「確率的勾配降下法」というアルゴリズムの名称です。

Unlike batch gradient descent, SGD performs an update for each training example. (バッチ勾配降下法とは異なり、SGDは各訓練サンプルに対して更新を実行します。)

• Unlike: 「～とは異なり」という比較を表します。
• batch gradient descent: 「バッチ勾配降下法」という別の最適化アルゴリズムの名称です。
• SGD: 「Stochastic Gradient Descent」の略語で、「確率的勾配降下法」を指します。
• performs: 「実行する」という動詞です。
• an update: 「更新」という行為を指します。
• for each training example: 「各訓練サンプルに対して」という対象と範囲を示します。

関連

• Gradient descent
• Mini-batch gradient descent
• Optimization algorithm
• Machine learning
• Neural network
• Backpropagation
• Learning rate