批量梯度下降 linux,梯度下降的三种形式BGD，SGD，MBGD（MSGD）

梯度下降的三种形式BGD，SGD，MBGD：

Batch gradient descent: Use all examples in each iteration；

Stochastic gradient descent: Use 1 example in each iteration；

Mini-batch gradient descent: Use b examples in each iteration.

BGD就是使用全部训练数据，来计算平均的梯度，然后进行一次迭代；

SGD就是每次随机选择一个训练样本来计算梯度并进行一次迭代；

MBGD是采用一个(随机)小批量的数据来计算平均梯度，并进行一次迭代。

(我还见过MSGD这个词，应该就是Mini-batch SGD的意思，跟MBGD一样)

但是实际上，我们在阅读代码的过程中，SGD的含义可能跟MBGD的含义一样，S被解释成了随机寻找一个小批量(一组)数据来更新梯度。在MBGD中，每一次迭代也不一定就是一个mini batch，可能是用好几个mini batch迭代了好几次，比如将数据按照batch size分成N批，然后每一批做一次梯度下降计算，N批做完之后，才算一个Epoch。所以，在调用接口的时候，要仔细看看说明。

维基百科上，并没有对BGD和MBGD的词条。

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