機器學習之GD、SGD
機器學習之GD、SGD 1. 梯度下降法 GD 2. 隨機梯度下降法 SGD 1. 梯度下降法 GD 2. 隨機梯度下降法 SGD SGD和之前的GD區別在於，GD是對函數進行求導，對整個訓練集每個樣本來計算，但是SGD則是對一個或者多個樣本來操作，例如有10000個樣本，但每次只對100個或1000個來計算梯度，從而更新參數； SGD存在一個弊端：因爲求得的梯度不是嚴格的梯度，可能會使得
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