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随机梯度下降是梯度下降算法的一种求解思路,其可以被用于解决梯度下降法的弊端,在随机梯度下降法中,每次迭代可以只用一个训练数据来更新参数。
随机梯度下降会最小化所有训练样本的损失函数,是的最终解为全局最优解,即求解参数会使得风险函数最小;其会最小化每条样本的损失函数,虽不是每次迭代得到的损失函数都向着全局最优方向,但整体方向是全局最优解,且最终结果往往在全局最优解附近。
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