2.2 理解 mini-batch 梯度下降法

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#神经网络

本文探讨了梯度下降的两种形式：batch梯度下降与随机梯度下降。详细介绍了当mini-batch大小为训练集总数时，即为batch梯度下降；而当mini-batch大小为1时，则为随机梯度下降。值得注意的是，随机梯度下降虽然不会精确收敛到最小值，但会在最小值附近波动。

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如果mini-batch的大小是m,我们就称为batch梯度下降
如果mini-batch的大小是1,我们就称之为随机梯度下降

随机梯度下降永远不会收敛,只会在最小值附近波动.

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