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原创 深度学习（李沐）线性回归笔记

小批量训练通过折中全批量与随机梯度下降高效计算：利用硬件并行性加速。内存优化：避免一次性加载全部数据。稳定收敛：梯度噪声适中，更新方向更可靠。实际应用中，批量大小（batch size）和学习率（learning rate）是需调参的关键超参数，通常通过实验选择最优组合。W。