SGD优化器简述

2024-05-26 09:42:21　　点击量：

SGD（Stochastic Gradient Descent）是一种常用于优化模型的算法，特别是在深度学习中。它是梯度下降算法的一种变体。

在传统的梯度下降中，每一次迭代都会计算所有样本的损失函数梯度，然后更新模型参数。而在随机梯度下降中，每次迭代只使用一个随机样本的梯度来更新参数。因此，SGD 的计算代价更低，但也会引入一些随机性。

由于随机梯度下降只使用单个样本的梯度，因此它的更新可能会更不稳定，但也更灵活。它可以在大规模数据集上更高效地工作，因为不需要在每次迭代中计算所有样本的梯度。

为了解决SGD可能引入的随机性和不稳定性，还有一些SGD的变种，如Mini-batch SGD，它在每次迭代中使用小批量样本的平均梯度进行更新，从而折中了计算效率和稳定性。

总的来说，SGD是训练深度学习模型时常用的优化算法之一，尤其在大规模数据集和深度网络中，它是一个重要的工具。