小批量梯度下降法与梯度下降法区别

小批量梯度下降法与梯度下降法的主要区别在于每次迭代所使用的样本数不同。

在梯度下降法中，每次迭代使用的是整个训练集，计算出的梯度方向是对所有样本求平均后的结果。由于需要计算所有样本的梯度，每次迭代的时间较长，因此梯度下降法的收敛速度较慢。

而在小批量梯度下降法中，每次迭代随机选择一小部分样本进行训练，计算出的梯度方向是对这些样本求平均后的结果。由于每次迭代的样本数较少，计算速度较快，因此小批量梯度下降法的收敛速度较快。

另外，小批量梯度下降法也可以避免陷入局部最优解，因为每次迭代所使用的样本是随机选择的，可以增加算法的鲁棒性。但是，相对于梯度下降法，小批量梯度下降法的收敛精度可能会略低一些。