3.什么是批量梯度下降法？与随机梯度下降法有什么区别？

批量梯度下降法和随机梯度下降法都是针对机器学习中损失函数最小化的优化算法。批量梯度下降法是在每次迭代时，使用所有的训练样本来更新模型参数，而随机梯度下降法则是在每次迭代时，仅使用一个样本来更新模型参数。具体地说，批量梯度下降法的计算量相对较大，但收敛速度相对较稳定；而随机梯度下降法的计算量相对较小，但收敛速度相对较快，且可能存在收敛不稳定的情况。另外，还有小批量梯度下降法，在每次迭代时，使用一部分样本来更新模型参数，这种方法既能降低计算量，又能使收敛速度更快。

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4.什么是动量梯度下降法？它的作用是什么？

动量梯度下降法是一种优化神经网络模型的算法。与标准梯度下降的区别在于，它在训练迭代过程中引入了动量项，使得每个参数更新的方向不仅取决于当前的梯度，还取决于之前梯度的方向。这种方法能够减少模型参数的震荡，从而提高模型的收敛速度和训练效果。动量梯度下降法的作用是加速训练过程，提高神经网络模型的训练效率和性能。

什么是梯度下降法？什么是随机梯度下降法？

梯度下降法是一种优化算法，用于最小化损失函数以找到使模型最优的参数值。该算法的基本思想是通过计算当前参数值的梯度（导数），沿着梯度的反方向更新参数值，直到达到损失函数的最小值。

随机梯度下降法是梯度下降法的一种变体。与梯度下降法一次计算所有样本的梯度不同，随机梯度下降法每次只计算一个样本的梯度，并使用该梯度来更新参数值。这种方法会导致更新方向不稳定，但在大规模数据集上训练模型时可以提高运行速度。通常，随机梯度下降法的结果会比标准梯度下降法更快地收敛到最优解。