Gradient Descent क्या है? | Gradient Descent (GD) in Deep Learning in Hindi | My Project HD

Gradient Descent क्या है? | Gradient Descent (GD) in Deep Learning in Hindi

Deep Learning और Machine Learning में Gradient Descent (GD) एक महत्वपूर्ण Optimization Algorithm है, जिसका उपयोग मॉडल के Cost Function को न्यूनतम (Minimize) करने के लिए किया जाता है। यह एल्गोरिदम मॉडल को प्रशिक्षित (Train) करने और सही वेट्स (Weights) खोजने में मदद करता है।

1. Gradient Descent क्या होता है?

Gradient Descent एक Iterative Optimization Algorithm है, जो न्यूरल नेटवर्क के वेट्स (Weights) को अपडेट करता है ताकि Loss Function को कम किया जा सके। यह प्रक्रिया तब तक चलती रहती है जब तक कि मॉडल का त्रुटि (Error) न्यूनतम स्तर तक नहीं पहुंच जाता।

Gradient Descent का कार्य करने का तरीका इस समीकरण से व्यक्त किया जा सकता है:

θ = θ - α * (∂J/∂θ)

जहाँ:

θ = Model Parameters (Weights)
α = Learning Rate
J = Cost Function
∂J/∂θ = Cost Function का Gradient

2. Gradient Descent के प्रकार

Gradient Descent को तीन प्रमुख प्रकारों में विभाजित किया जाता है:

(1) Batch Gradient Descent

यह Gradient Descent का पारंपरिक रूप है।
इसमें पूरे Dataset को एक बार में उपयोग करके Gradient की गणना की जाती है।
फायदा: यह Global Minimum पर तेजी से पहुँचता है।
नुकसान: बड़े डेटा सेट के लिए यह बहुत धीमा होता है।

(2) Stochastic Gradient Descent (SGD)

यह हर सिंगल डेटा पॉइंट के लिए वेट्स को अपडेट करता है।
फायदा: यह Training Speed को बढ़ाता है।
नुकसान: यह Gradient में बहुत अधिक Variance उत्पन्न करता है।

(3) Mini-Batch Gradient Descent

यह Batch Gradient Descent और SGD का संयोजन है।
यह छोटे बैच में डेटा लेकर Gradient अपडेट करता है।
फायदा: यह Training को तेज़ बनाता है और Gradient Variance को भी नियंत्रित करता है।

3. Gradient Descent कैसे काम करता है?

Gradient Descent को निम्नलिखित चरणों में समझा जा सकता है:

Random रूप से वेट्स (Weights) का Initialization किया जाता है।
Cost Function की गणना की जाती है।
Gradient (ढलान) की दिशा में Learning Rate के अनुसार छोटे बदलाव किए जाते हैं।
इस प्रक्रिया को तब तक दोहराया जाता है जब तक कि Cost Function न्यूनतम नहीं हो जाता।

4. Learning Rate का महत्व

Gradient Descent में Learning Rate (α) एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। यदि Learning Rate:

बहुत छोटा होगा, तो Convergence बहुत धीमी होगी।
बहुत बड़ा होगा, तो Gradient Descent सही दिशा में नहीं जाएगा और Convergence असफल हो सकता है।

5. Gradient Descent का उदाहरण

मान लीजिए कि हमारे पास एक Cost Function है:

J(θ) = θ² - 4θ + 4

Gradient Descent निम्नलिखित स्टेप्स में इसे Minimize करेगा:

Iteration	θ (Weight)	Gradient	Updated θ
1	3	2(3) - 4 = 2	3 - 0.1 * 2 = 2.8
2	2.8	2(2.8) - 4 = 1.6	2.8 - 0.1 * 1.6 = 2.64
3	2.64	2(2.64) - 4 = 1.28	2.64 - 0.1 * 1.28 = 2.512

इस प्रकार Gradient Descent धीरे-धीरे Optimal Solution तक पहुँचता है।

6. Gradient Descent की सीमाएँ

Gradient Descent केवल Convex Functions के लिए अच्छा काम करता है।
Local Minima और Saddle Points की समस्या उत्पन्न हो सकती है।
Hyperparameter Tuning (Learning Rate, Batch Size) आवश्यक होती है।

7. निष्कर्ष

Gradient Descent Deep Learning का एक मुख्य एल्गोरिदम है, जिसका उपयोग Neural Networks को प्रशिक्षित करने में किया जाता है। यह Cost Function को न्यूनतम करने और Best Weights खोजने में मदद करता है। Mini-Batch Gradient Descent आज के समय में सबसे अधिक उपयोग किया जाता है क्योंकि यह दोनों, Batch और Stochastic Gradient Descent की कमियों को दूर करता है।