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发布时间： 2025年05月04日 21时03分49秒企业云计算 人已围观
简介随机梯度下降法(StochasticGradientDescent，SGD)是一种梯度下降法的变种，用于优化损失函数并更新模型参数。尽管存在收敛速度慢和参数更新震荡等问题，但通过动量法、RMSProp、AdaGrad和Ad...
随机梯度下降法(Stochastic Gradient Descent，SGD) 是一种梯度下降法的变种，用于优化损失函数并更新模型参数。尽管存在收敛速度慢和参数更新震荡等问题，但通过动量法、RMSProp、AdaGrad和Adam等改进版本，这些问题得到了有效缓解和解决，使得SGD及其变种成为深度学习和其他机器学习任务中的主流优化方法。
在百度百科中对梯度下降法的解释：梯度下降法（英语：Gradient descent）是一个一阶最优化算法，通常也称为最速下降法。与此不同的是，NAG 首先在先前的累积梯度（previous accumulated gradient）方向上进行大幅度的跳跃（图中的棕色向量），评估这个梯度并做一下修正（图中的红色向量），这就构成一次完整的NAG 更新（图中的绿色向量）。
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RAdam（Rectified Adam）是Adam优化器的一个变体，它引入了一项来纠正自适应学习率的方差，试图解决Adam的收敛性差的问题。标准的梯度下降，即批量梯度下降（batch gradient descent,BGD），在整个训练集上计算损失函数关于参数θ的梯度。
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而因为收敛慢的问题应运而生的自适应优化算法Adam、AdaGrad、RMSprop 等，但这些自适应的优化算法虽然可以在训练早期展现出快速的收敛速度，但其在测试集上的表现却会很快陷入停滞，并最终被SGD 超过。随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent, SGD）是一种常用的优化算法，主要用于训练机器学习模型，尤其是神经网络。
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事实上困难来自于鞍点而不是局部最优点，即损失函数在该点的一个维度上是上坡（slopes up），而在另一个维度上是下坡（slopes down）。SGD-M在SGD基础上增加了一阶动量，AdaGrad和AdaDelta在SGD基础上增加了二阶动量（二阶矩估计）。
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Dean 等人发现Adagrad 能够大幅提高SGD 的鲁棒性，并在Google 用其训练大规模神经网络，这其中就包括在YouTube 中学习识别猫。随机梯度下降法** 随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent, SGD）是优化算法的一种，常用于机器学习中的参数估计。PyTorch库中的sgd函数实际上是小批量随机梯度下降的实现。
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在深度学习领域，该优化算法是使用最优化的算法，利用它，通过不断的估计objective function的梯度，更新模型参数，不断迭代，直至收敛或者达到我们early stoping 的条件，也就是说模型相对于validation set上performance开始下降。
