小批量梯度下降(Mini-batch Gradient Descent)是一种梯度下降算法的变体,它在训练神经网络等机器学习模型时被广泛使用。与批量梯度下降(Batch Gradient Descent)相比,小批量梯度下降每次更新模型参数时不是使用全部训练样本的梯度,而是使用一小部分(称为小批量)样本的梯度。
小批量梯度下降相对于批量梯度下降具有以下优势和应用场景:
小批量梯度下降的性能还受到多个因素的影响,如小批量的大小、学习率的选择等。一般来说,小批量的大小应该根据具体问题和计算资源进行调整,通常取值在几十到几千之间。
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