Stochastic Gradient Descent (SGD) 原理与代码实战案例讲解

Stochastic Gradient Descent (SGD) 原理与代码实战案例讲解

关键词：

• SGD（随机梯度下降）
• 最小化损失
• 迭代优化
• 机器学习
• 深度学习

1. 背景介绍

1.1 问题的由来

在机器学习和深度学习领域，优化算法用于最小化模型预测与实际结果之间的误差，也就是损失函数。最小化损失是许多算法的核心目标，而梯度则是指引我们向损失最小化方向前进的方向标。

1.2 研究现状

梯度下降法是最基本的优化方法之一，其目的是找到损失函数的局部最小值。批量梯度下降（BGD）在每次迭代时使用整个数据集来计算梯度，平均梯度给出全局视图，但在大数据集上计算成本高。随机梯度下降（SGD）则选择数据集中的单个样本来计算梯度，使得算法更加高效且能够更快地适应动态环境。

1.3 研究意义

SGD 是一种快速有效的优化算法，尤其在大规模数据集和深度学习中非常实用。它能够更快地收敛到局部最小值，对于过拟合具有一定的抵抗能力，并且易于并行化。SGD 的引入极大地推动了深度学习的发展࿰