随机梯度下降法原理是什么

随机梯度下降法（Stochastic Gradient Descent，SGD）是一种常用的优化算法，主要用于机器学习中的参数优化，特别是神经网络模型的训练过程中。其原理是在每一次迭代中，随机地从训练数据中选择一个样本，计算该样本的梯度，然后根据梯度对模型参数进行更新。相比于批量梯度下降法，随机梯度下降法具有更快的收敛速度和更低的内存消耗，但是由于每次更新只考虑一个样本，因此其收敛性和稳定性可能会受到影响。为了解决这个问题，通常会采用一些变种算法，如小批量随机梯度下降法（mini-batch SGD）等。