Gradient descent algorutmisban az első lépéshosszt mekkorának érdemes választani?

Az optimális első lépéshossz (learning rate) kiválasztása a gradient descent algoritmusban fontos szerepet játszik az algoritmus hatékonyságában és konvergenciájában. Az optimális lépéshossz attól függ, hogy milyen konkrét problémát próbálunk megoldani és adataink milyen jellegűek.

Ha a választott lépéshossz túl kicsi, akkor az algoritmus lassan konvergálhat vagy teljesen leállhat. Ha viszont túl nagy a lépéshossz, akkor az algoritmus instabillá válhat, azaz az iterációk során kiszámíthatatlanul ugrálhat a minimumhely körül, és nem tud megfelelően konvergálni.

Egy gyakori megközelítés az, hogy kezdjük kisebb értékkel, például 0,01 vagy 0,001, és figyeljük meg az algoritmus teljesítményét és konvergenciáját. Ha lassan konvergál, vagy a költségfüggvény értéke nem csökken megfelelően, akkor növelhetjük a lépéshosszt. Ha azonban az algoritmus instabil lesz, és a költségfüggvény értéke ugrál vagy divergál, akkor csökkenthetjük a lépéshosszt.

Az optimális lépéshossz megtalálása gyakorlati tapasztalatot és kísérletezést igényel. Különböző értékeket kipróbálva és figyelve az algoritmus teljesítményét, lehetőségünk van megtalálni a megfelelő lépéshosszt a konkrét problémánkhoz.