SGD算法:从零开始理解
1.什么是SGD算法?
SGD算法(Stochastic Gradient Descent)是一种迭代优化算法,用于在训练数据集中找到模型参数的局部最优值。SGD算法通过随机选取小批量的数据点作为梯度估计值,然后根据该梯度值更新模型参数。
2.SGD算法的基本原理
SGD算法的基本原理是:利用随机梯度下降来更新模型参数,使其不断向着损失函数的局部最优值靠近。具体步骤如下:
3.SGD算法的优缺点
SGD算法的优点包括:
SGD算法的缺点包括:
4.SGD算法的应用
SGD算法广泛应用于机器学习和深度学习领域,包括线性回归、逻辑回归、神经网络等模型的训练。它也是许多机器学习框架(如TensorFlow、PyTorch)中常用的优化算法。
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