📚梯度下降、随机梯度下降和批量梯度下降 🚀
发布时间：2025-03-17 00:39:28来源：网易
在机器学习的世界里，优化算法是模型训练的核心武器之一。其中，梯度下降（Gradient Descent）是最经典的优化方法之一，它通过沿着损失函数的负梯度方向更新参数来最小化误差。就像登山者寻找下山最快路径一样，梯度下降不断调整模型参数以达到最优解。
然而，当数据量庞大时，批量梯度下降（Batch Gradient Descent）可能效率低下，因为它需要计算整个训练集的梯度。这时，随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent, SGD）登场了！它每次仅使用一个样本进行梯度计算，速度快且易于跳出局部最优，但可能会导致收敛不稳定。因此，介于两者之间的小批量梯度下降（Mini-batch Gradient Descent）成为折中方案，它以固定大小的小批量数据进行梯度计算，兼具速度与稳定性，堪称实战中的常胜将军！
无论选择哪种方式，梯度下降家族都是通往AI世界的必经之路，让我们一起探索更智能的未来吧！✨
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