随机梯度下降法？
最小化每个样本的损失函数，迭代更新更快，但总体上是朝着整体最优前进的，与批量梯度下降的关系：
牛顿法 利用损失函数的二阶导数，收敛更快，不再是限于当前歩最优，有了往后看的整体概念，不过也没有整体的概念，只是在局部上更加细致，不过计算比较复杂，因为需要求解海森矩阵的逆矩阵比较复杂
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在本节中，我们将介绍梯度下降（gradient descent）的工作原理。虽然梯度下降在深度学习中很少被直接使用，但理解梯度的意义以及沿着梯度反方向更新自变量可能降低目标函数值的原因是学习后续优化算法的基础。随后，我们将引出随机梯度下降（stochastic gradient descent）。 一维梯度下降 我们先以简单的一维梯度下降为例，解释梯度下降算法可能降低目标函数值的原因。假设连续可导
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校验者: @A 翻译者: @L 校验者: @HelloSilicat @A 翻译者: @L 随机梯度下降(SGD) 是一种简单但又非常高效的方法，主要用于凸损失函数下线性分类器的判别式学习，例如(线性) 支持向量机 和 Logistic 回归 。 尽管 SGD 在机器学习社区已经存在了很长时间, 但是最近在 large-scale learning （大规模学习）方面 SGD 获得了相当大的关注。
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在每一次迭代中，梯度下降使用整个训练数据集来计算梯度，因此它有时也被称为批量梯度下降（batch gradient descent）。而随机梯度下降在每次迭代中只随机采样一个样本来计算梯度。正如我们在前几章中所看到的，我们还可以在每轮迭代中随机均匀采样多个样本来组成一个小批量，然后使用这个小批量来计算梯度。下面就来描述小批量随机梯度下降。 设目标函数$f(\boldsymbol{x}): \mat
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在求解机器学习算法的模型参数，即无约束优化问题时，梯度下降（Gradient Descent）是最常采用的方法之一，另一种常用的方法是最小二乘法。这里就对梯度下降法做一个完整的总结。 1. 梯度 在微积分里面，对多元函数的参数求∂偏导数，把求得的各个参数的偏导数以向量的形式写出来，就是梯度。比如函数f(x,y), 分别对x,y求偏导数，求得的梯度向量就是$$left ( frac{partial
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在训练机器学习模型时，首先对权重和偏差进行初始猜测，然后反复调整这些猜测，直到获得损失可能最低的权重和偏差为止（即模型收敛）。 而梯度下降是机器学习中最常用的计算代价函数的方法，它只需要计算损失函数的一阶导数。 假设 h(theta) 为目标函数，而 J(theta) 为损失函数， 损失函数的梯度（即偏导数）为 按参数 theta 的梯度负方向，来更新 theta，即梯度下降算法为 mini-ba
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梯度下降法 梯度下降法（Gradient descent）或最速下降法（steepest descent）是求解无约束最优化问题的一种常用方法。 假设$$f(x)$$是$$R^n$$上具有一阶连续偏导数的函数。要求解的无约束最优化问题是： $$ \displaystyle\min_{x\in R^n} f(x) $$ $$x^*$$表示目标函数的极小值点。 梯度下降是一种迭代算法。选取适当的初始值