基本概念总结:

梯度更新方式

参考1
参考2
参考3

  1. BGD 交叉熵损失函数批量梯度下降法(Batch Gradient Descent)

思路是在更新每一参数时都使用所有的样本来进行更新。
优点:全局最优解;易于并行实现;BGD迭代的次数相对较少
缺点:当样本数目很多时,训练过程会很慢。

  1. SGD 随机梯度下降法(Stochastic Gradient Descent)

为了解决批量梯度下降法这一弊端而提出的。思路是每次训练样本只输入一个,通过不断输入不同样本来修正参数,而BGD是一次输入所有样本来修正参数。SGD是利用每个样本的损失函数对

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