5.处理梯度下降每次迭代的所有训练示例(10分) A.随机梯度下降 B.批次梯度下降 C.迷你批次梯度下降 D.以上皆无

B. 批次梯度下降 (Batch Gradient Descent) 和 C. 迷你批次梯度下降 (Mini-batch Gradient Descent) 都涉及到处理整个训练集的每个样本一次迭代，区别在于：

- 批次梯度下降：在每次迭代中，模型会计算所有训练样本来更新权重，这可能导致计算成本较高，尤其是在大型数据集上，因为需要一次性加载全部数据到内存。然而，这种方法可以保证权重更新的方向是最优的，因为它基于完整的梯度信息。

- 迷你批次梯度下降：这是介于随机梯度下降 (A) 和批次梯度下降之间的一个折衷方案。它将训练数据分成小批量（即迷你批次），然后对每个 mini-batch 计算梯度并更新权重，这降低了内存需求，并加快了收敛速度，但也引入了一定程度的噪声，因为每次迭代不是基于全局梯度而是mini-batch的梯度。

因此，选项 B 和 C 都涉及到了每次迭代处理训练示例，但C更常见用于大规模学习任务，D则表示上述两者都有所应用，视具体场景而定。

相关问题

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（Batch Gradient Descent）是指每次迭代时，使用所有训练数据来计算梯度并更新模型参数。随机梯度下降法（Stochastic Gradient Descent）是指在每次迭代时，随机选取一个训练样本来计算梯度并更新模型参数。

两种方法的区别在于运算量和收敛速度。批量梯度下降法需要计算所有训练数据的梯度，所以运算量较大，但由于使用了所有数据，每次迭代的梯度方向都是相同的，所以这种方法较为稳定，收敛速度相对较慢。而随机梯度下降法每次只计算一个数据的梯度，所以运算量相对较小，但由于每次选取的数据不同，导致每次的梯度方向可能会产生较大的波动，使得收敛速度不稳定。

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。