梯度下降法的不同形式及优缺点

梯度下降，批量梯度下降，随机梯度下降

梯度下降（batch gradent）：W的每一次更新，使用所有的样本。计算得到的是一个标准梯度。更新一次的幅度较大，样本不大的情况，收敛速度可以接受；但是若样本太大，收敛会很慢。

随机梯度下降（stochastic gradient decsent ）：随机 — 每次使用训练数据中的一个样本更新，因而随机梯度下降是会带来一定的问题，因为计算得到的并不是准确的一个梯度，容易陷入到局部最优解中。一直不会收敛，只是在最小值附近波动。

批量梯度下降（mini-batch）：批量的梯度下降就是一种折中的方法，他用了一些小样本来近似全部的样本。即：每次更新w使用一批样本。

步长的选择：
步长太小，收敛速度太慢
步长太大，会在最佳收敛点附近徘徊

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