随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent，SGD）迭代优化算法原理、算法实现及应用_梯度下降算法 sgd对噪声敏感-程序员宅基地

技术标签：语言模型编程实践人工智能自然语言处理架构设计 Python实战开发语言

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

概括地来说，随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent，SGD）是一种迭代优化算法，用于最小化代价函数J(θ)。该算法在每次迭代时随机选择一个训练样本，并利用该样本对模型参数θ进行更新，然后重复这个过程多次。虽然每次迭代都能获得局部最优解，但是由于采用了随机梯度下降法，使得模型训练的效率很高，而且能够很好地克服局部最优解带来的挑战。但同时，这种方法也是有其缺点的。一般来说，当训练集较小时，随机梯度下降法易受到噪声的影响，可能会陷入局部最优解的漫长寻找中；另外，随着迭代次数增加，计算代价也会呈指数增长，导致训练时间变得更加长久。为了解决这些问题，一些学者提出了改进的随机梯度下降法，如AdaGrad、Adam等。但无论如何，由于随机梯度下降算法对于代价函数的敏感性和非凸性，需要做出一定调整和折衷。因此，如果能设计出一种更好的随机梯度下降算法，或许可以避免这样的不利后果。
本文将探讨一下SGD的原理、算法实现及应用。通过阅读本文，读者可以了解到：

SGD原理及其局限性
AdaGrad、RMSprop、Adam算法各自适用的情况
如何根据实际场景选择合适的优化器
如何在PyTorch中实现SGD、AdaGrad、RMSprop、Adam算法的训练
为何在特定问题上SGD的性能优于其他优化器？
在这之前，首先简单回顾一下什么是代价函数，以及SGD中的几个关键术语。

2.基本概念

本文链接：https://blog.csdn.net/universsky2015/article/details/132126730

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