RMSProp Giúp Giải Quyết Vấn Đề Gì Của SGD ?

Giới Thiệu

Mở đầu – Vì sao nhiều mô hình khó tối ưu khi dùng SGD?
Trong nhóm kiến thức tối ưu hóa (thường xuất hiện ở các bước nền tảng như optimization, losses & metrics trong Module 5), Stochastic Gradient Descent (SGD) là phương pháp quen thuộc nhất để cập nhật trọng số.
Tuy nhiên, khi áp dụng vào mô hình thực tế, nhiều người nhận thấy:

Learning Rate cố định khiến mô hình dễ “lệch nhịp”.
Một số chiều cập nhật quá mạnh, trong khi những chiều khác lại rất chậm.
Loss dao động hoặc hội tụ chậm dù đã tinh chỉnh thủ công.

Những tình huống trên thường xuất hiện khi mô hình có nhiều tham số, dữ liệu nhiễu, hoặc gradient thay đổi mạnh theo từng chiều – điều mà SGD khó xử lý chỉ với một Learning Rate duy nhất.
Đây là lúc RMSProp được xem như giải pháp hiệu quả.

RMSProp Là Gì? ⚙️

RMSProp (Root Mean Square Propagation) là thuật toán tối ưu thuộc nhóm adaptive learning rate, tức Learning Rate được điều chỉnh riêng cho từng tham số dựa trên lịch sử gradient.
Thay vì dùng một giá trị cố định, RMSProp theo dõi trung bình động của bình phương gradient, sau đó chia gradient cho căn bậc hai của giá trị này.

Công thức cập nhật trọng số (đặt dưới dạng Markdown)

Cập nhật giá trị 𝑣:
𝑣ₜ = β · 𝑣ₜ₋₁ + (1 − β) · (∇𝐿)²

Cập nhật trọng số:
𝜃ₜ = 𝜃ₜ₋₁ − α · ∇𝐿 / √(𝑣ₜ + ε)

Nhờ đó, mỗi chiều của tham số có Learning Rate “tự điều chỉnh”, giúp mô hình di chuyển ổn định hơn.

RMSProp Giải Quyết Vấn Đề Gì Của SGD?

Learning Rate Không Còn “Cố Định” Cho Mọi Tham Số

SGD dùng một Learning Rate duy nhất → khi gradient quá lớn, mô hình dễ dao động; khi gradient quá nhỏ, mô hình học rất chậm.
RMSProp tạo ra Learning Rate riêng từng chiều → những chiều có gradient lớn sẽ được giảm tốc, những chiều có gradient nhỏ sẽ được tăng tốc.
Điều này đặc biệt hữu ích trong các mô hình Deep Learning nhiều tham số (Module 7), nơi sự khác biệt giữa các chiều rất lớn.

Giảm Tình Trạng “Dao Động Mạnh” Khi Cập Nhật

Trong các mặt dốc hẹp – sâu, SGD thường bị dao động qua lại vì gradient thay đổi mạnh giữa các chiều.
RMSProp làm mượt gradient theo thời gian → hướng đi ổn định hơn.
Nhờ vậy, quá trình tối ưu không bị “lắc” quá mức, một vấn đề phổ biến khi huấn luyện mô hình CNN, RNN hoặc các mạng nhiều tầng.

Giúp Mô Hình Hội Tụ Nhanh Hơn Trong Thực Tế

Nhờ khả năng thích ứng Learning Rate, RMSProp thường giúp:

Mạng sâu bớt “giậm chân tại chỗ”.
Tối ưu các kiến trúc phức tạp tốt hơn, đặc biệt trong bài toán CV và NLP (Module 9–10).
Nhiều mô hình RNN cổ điển từng gặp khó khăn với SGD, nhưng hoạt động tốt hơn khi dùng RMSProp.

Ví Dụ Thực Tế

Giả sử bạn huấn luyện một mô hình phân loại ảnh (Computer Vision – Module 9). Gradient ở các lớp gần đầu vào thường nhỏ hơn nhiều so với lớp cuối.

Nếu dùng SGD:
Những lớp đầu học rất chậm → mô hình hội tụ lâu.

Nếu dùng RMSProp:
Các lớp đầu được “tăng tốc" nhờ Learning Rate thích ứng → mô hình học đều hơn giữa các tầng.

Khi triển khai dự án, điều này giúp tiết kiệm thời gian thử nghiệm và hạn chế việc phải tinh chỉnh nhiều siêu tham số.

Góc Nhìn Khi Làm Dự Án AI/ML

Trong pipeline thực tế (MLOps cơ bản), việc chọn optimizer ảnh hưởng đến:

Tốc độ huấn luyện
Độ ổn định của loss
Tính khả thi của triển khai mô hình quy mô lớn

RMSProp thường được dùng khi:

Gradient thay đổi mạnh
Learning Rate khó tinh chỉnh
Mô hình có tính chất tuần tự (RNN, LSTM) hoặc dữ liệu nhiễu

Điều này phù hợp với các nhóm kiến thức người học AI thường đi qua: Machine Learning → Optimization → Deep Learning → CV/NLP.

Lời Khuyên Cho Người Bắt Đầu

Bạn có thể thử so sánh hành vi của SGD và RMSProp trên cùng một bài toán nhỏ để cảm nhận sự khác biệt.
Khi làm mô hình sâu, hãy quan sát đường loss để nhận biết xem thuật toán tối ưu có phù hợp hay không.
Khi gradient không ổn định, RMSProp là lựa chọn đáng để thử nghiệm thêm.

Hỏi Đáp Nhanh Về RMSProp

RMSProp có thay Learning Rate cố định bằng Learning Rate thích ứng không?
Có, mỗi tham số có Learning Rate riêng dựa trên gradient.

RMSProp có giúp giảm dao động khi tối ưu không?
Có, nhờ cơ chế làm mượt gradient.

RMSProp có phù hợp với mạng RNN không?
Có, RMSProp được dùng nhiều trong tối ưu hóa RNN.

RMSProp có thay thế hoàn toàn SGD không?
Không, SGD vẫn phù hợp trong nhiều trường hợp có regularization tốt.

FAQ Về AIO

Q1. Con số 0 thì học nổi không?
Ans: Chỉ cần bạn có thời gian học. Điều quan trọng nhất không phải giỏi hay không, mà là có học đều mỗi ngày. Kiến thức – tài liệu – môi trường đã có team lo. Nếu bạn không có thời gian thì nên cân nhắc.

Q2. Ai dạy AIO?
Ans: Đội admin dạy toàn bộ. Admin trực tiếp hướng dẫn và hỗ trợ mọi câu hỏi của bạn trong suốt quá trình học.

Q3. Admin có “xịn” không?
Ans: Admin đều là người làm nghề thật, mỗi người một cách dạy. Quan trọng là bạn cảm thấy hợp cách truyền đạt. Admin không dám nói xịn, chỉ dạy bằng hết sức.

Q4. AIO có gì khác những nơi khác?
Ans: AIO không phải trung tâm. Đây là dự án học tập cộng đồng, được cải tiến qua từng khóa. Tinh thần của AIO: Cùng nhau học – cùng nhau khổ – cùng nhau lớn. Nếu hợp tinh thần đó, bạn sẽ thấy phù hợp.