批量梯度下降和随机梯度下降的区别

批量梯度下降（Batch Gradient Descent，BGD）和随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent，SGD）是两种常见的梯度下降算法。

BGD会在每一轮迭代中使用全部的训练数据来更新模型参数，因此收敛较慢，但是能够保证找到全局最优解。而SGD则是在每一轮迭代中只使用一个样本来更新模型参数，因此收敛速度快，但是可能会陷入局部最优解。

另外，SGD可以在梯度计算和参数更新时随机抽取样本，因此可以处理大规模数据集，而BGD则需要在内存中存储全部的训练数据。

因此，BGD适用于小规模数据集，SGD适用于大规模数据集。此外，还有一种折中的方法，即小批量梯度下降（Mini-batch Gradient Descent），它在每一轮迭代中使用一部分训练数据来更新模型参数，可以平衡收敛速度和精度。