SGD的全称是Stochastic Gradient Descent,即随机梯度下降。 SGD(随机梯度下降)的基本概念 SGD是一种迭代优化算法,广泛用于深度学习和机器学习中,用于求解无约束问题。它通过计算目标函数的梯度来指导参数的更新方向,从而使目标函数逐步降低,最终达到最小化。 随机性:SGD每次迭代只使用一个样本(或一小批样本)的梯度来更...
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