小批量梯度下降法是哪两种优化算法的折中

小批量梯度下降法是批量梯度下降法和随机梯度下降法的折中。批量梯度下降法在每次迭代中使用全部训练数据进行梯度计算和参数更新，因此计算效率较低，但可以得到较为准确的梯度信息。随机梯度下降法在每次迭代中仅使用一个样本进行梯度计算和参数更新，计算效率较高，但可能会受到噪声样本的影响。小批量梯度下降法则是在每次迭代中使用一小部分训练数据进行梯度计算和参数更新，既能够保持一定的计算效率，又可以得到相对准确的梯度信息。

相关问题

小批量随机梯度下降算法

小批量随机梯度下降（Mini-batch Stochastic Gradient Descent）算法是一种优化机器学习模型的方法。结合了批量梯度下降（Batch Gradient Descent）和随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent）的优点。

在传统的批量梯度下降算法中，每一次迭代都会使用整个训练数据集来计算梯度并更新模型参数，这样做的好处是可以更准确地找到全局最优解，但计算量较大，尤其是在大规模数据集上训练时。

而随机梯度下降算法则是每次迭代仅使用一个样本来计算梯度和更新参数，这样可以加快训练速度，但可能会导致收敛过程不稳定，无法达到全局最优解。

小批量随机梯度下降算法则取了二者的折中方式。它每次迭代使用一小部分样本（称为"mini-batch"），通过计算这些样本的平均梯度来更新参数。这样可以减少计算量，并且相比于随机梯度下降算法，更容易达到一个稳定的收敛。

小批量随机梯度下降算法在实际应用中表现良好，尤其是在大规模数据集上训练深度学习模型时，它可以兼顾效率和准确性。

梯度下降、随机梯度下降、小批量梯度下降

梯度下降是一种优化算法，用于调节权重向量，通过计算每个权重的梯度，更新权值，从而使目标函数尽可能最小化。全梯度下降算法（FGD）是一种传统的梯度下降算法，它计算训练集上所有样本的误差，并对其进行求和和平均，然后沿着梯度的相反方向移动权重向量，以减少目标函数的值。然而，由于需要在整个数据集上计算所有梯度，FGD的速度较慢，且无法处理超出内存容量限制的数据集。另一种梯度下降算法是随机梯度下降（SGD），它在每次更新时只使用一个样本的梯度，从而加快了速度。小批量梯度下降（MBGD）是FGD和SGD的一种折中方案，每次从训练样本集中随机抽取一个较小的样本集，然后在该小样本集上使用FGD进行权重的迭代更新。小批量梯度下降兼顾了FGD和SGD的优点，是深度学习优化中常用的方法。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [全梯度下降算法、随机梯度下降算法、小批量梯度下降算法、随机平均梯度下降算法、梯度下降算法总结](https://blog.csdn.net/qq_43874317/article/details/128247578)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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