随机梯度下降python

随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent，简称SGD）是深度学习中常用的优化算法之一，用于求解损失函数的最小值。相比于传统的梯度下降算法，SGD在每次迭代时只使用一小部分样本进行计算，这样可以加快收敛速度并减少计算时间和内存占用。

下面是一个简单的Python实现：

import numpy as np

def sgd(w, grad, lr):
    """
    随机梯度下降算法
    :param w: 权重参数
    :param grad: 梯度
    :param lr: 学习率
    :return: 更新后的权重参数
    """
    return w - lr * grad

其中，w表示当前的权重参数，grad表示当前的梯度，lr表示学习率。在每次迭代中，使用上述公式更新权重参数即可。

需要注意的是，SGD算法可能会陷入局部最优解，因此可以采用一些改进的算法，如Momentum、AdaGrad、Adam等来优化。