一文看懂常用的梯度下降算法✨ 梯度下降算法是最常用也是最有效 🚀

🌈 在机器学习和深度学习领域中，梯度下降算法是优化模型参数的核心技术之一。它帮助我们找到损失函数的最小值，从而提高模型的预测精度。本文将带你快速了解几种常见的梯度下降算法。

💡 批量梯度下降（Batch Gradient Descent）

这种算法使用所有训练数据来计算每个迭代步的梯度方向。虽然这种方法可以确保找到全局最优解，但它计算量大且收敛速度慢。

💡 随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent, SGD）

与批量梯度下降不同，SGD每次迭代只使用一个样本点来更新参数。这使得算法收敛速度快，但可能会出现较大波动。

💡 小批量梯度下降（Mini-batch Gradient Descent）

这是一种折衷方案，它结合了前两者的优点。通过使用一小部分数据集（如32或64个样本），既提高了计算效率又保持了稳定的收敛性。

🎯 总结来说，选择哪种梯度下降方法取决于具体问题的需求和计算资源的限制。希望这篇文章能帮助你更好地理解这些算法，并在实际应用中做出合适的选择！