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RL-06-赵:随机逼近与随机梯度下降06:SGD算法的收敛模式(Convergence pattern)

发布时间:2026/9/29 9:43:34

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RL-06-赵:随机逼近与随机梯度下降06:SGD算法的收敛模式(Convergence pattern)

RL-06-赵:随机逼近与随机梯度下降06:SGD算法的收敛模式(Convergence pattern)
3、收敛模式(Convergence pattern)注:BGD是梯度下降法最原始的形式,它的具体思路是在更新每一参数时都使用所有的样本来进行更新,它得到的是一个全局最优解,但是每迭代一步,都要用到训练集所有的数据。问题:由于stochastic gradient是随机的,那么approximation是不精确的,SGD的收敛性是slow或者random?为了回答这个问题,我们考虑在stochast
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