药SGD是什么

SGD是一种优化算法，全称为Stochastic Gradient Descent，即随机梯度下降。它是机器学习中常用的一种优化方法，用于求解参数优化问题。

SGD的基本思想是通过梯度下降的方式不断迭代更新模型的参数，以降低目标函数的值。与传统的梯度下降算法不同的是，SGD在每次迭代中只使用部分样本来计算梯度，从而加快了参数更新的速度。具体而言，每次迭代中，SGD会随机选择一部分样本（也称为一个mini-batch），计算这些样本的梯度，然后根据梯度方向对参数进行更新。

SGD适用于大规模数据集和高维特征空间的优化问题，它的更新速度快、内存消耗小，并且可以并行计算。但是由于每次迭代只使用了部分样本，因此SGD的更新过程具有一定的随机性，可能会导致参数收敛到局部最优解而非全局最优解。

在深度学习中，SGD通常作为训练神经网络的优化算法，结合反向传播算法来更新神经网络的参数。

标签：