A Gentle Introduction to Mini-Batch Gradient Descent and How to Configure Batch Size

本文介绍了小批量梯度下降算法的基本概念,解释了如何配置批处理大小,并探讨了其在机器学习训练过程中的作用。小批量梯度下降结合了批量梯度下降和随机梯度下降的优点,通过在每轮迭代中使用一小部分样本进行梯度更新,既提高了算法的稳定性和收敛速度,又减少了计算资源的需求。
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