Stochastic Gradient Descent (SGD)原理与代码实例讲解

Stochastic Gradient Descent (SGD)原理与代码实例讲解

1.背景介绍

在机器学习和深度学习领域，优化算法是模型训练的核心。随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent, SGD）作为一种经典的优化算法，广泛应用于各种机器学习模型的训练中。SGD的高效性和简单性使其成为许多复杂模型的首选优化方法。本文将深入探讨SGD的原理、数学模型、实际应用以及代码实现，帮助读者全面理解和掌握这一重要技术。

2.核心概念与联系

2.1 梯度下降法

梯度下降法是一种用于寻找函数最小值的优化算法。其基本思想是通过迭代更新参数，使得目标函数逐步逼近最小值。梯度下降法的更新公式为：

θ