举例常见的梯度下降算法

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滹沱河复旦黄山门常见的梯度下降算法有：

1. 批量梯度下降算法（Batch Gradient Descent）：每次迭代使用所有训练样本的梯度来更新模型参数。2010阅兵式

2. 随机梯度下降算法（Stochastic Gradient Descent）：每次迭代使用单个训练样本的梯度来更新模型参数。

美国洛杉矶大地震3. 小批量梯度下降算法（Mini-batch Gradient Descent）：每次迭代使用一小批训练样本的梯度来更新模型参数。通常小批量大小为2~100。

这些算法在优化模型时都使用了梯度信息，不同之处在于每次迭代采用的样本数量。批量梯度下降算法能够保证收敛到全局最优解，但每次更新参数需要计算所有训练样本的梯度，计算代价较高，不适用于大型数据集。随机梯度下降算法每次只使用一个样本的梯度来更新参数，计算代价小，但更新参数的方向容易受到噪声的影响，收敛速度较慢。小批量梯度下降算法综合了以上两者的优缺点，既不需要计算所有训练样本的梯度，也不会像随机梯度下降

奥尼尔一样容易受到噪声的影响，是最常用的梯度下降算法之一。

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