(资料图)

随机梯度下降算法（Stochastic Gradient Descent，简称SGD）是一种优化算法，主要用于机器学习和深度学习中的模型训练。它的主要目标是最小化目标函数（通常是损失函数），从而找到使模型预测最接近真实值的参数。在许多应用场景中，随机梯度下降算法是一种有效的优化技术，尤其适用于处理大规模数据集。

随机梯度下降算法的工作原理如下：

1. 初始化：首先，为模型参数选择一个初始值。这个值可以是随机的，也可以是根据某种规则设定的。

2. 随机选择样本：从训练数据集中随机选择一个样本（或一小批样本，称为 mini-batch）。

3. 计算梯度：针对当前样本，计算目标函数（损失函数）关于模型参数的梯度。梯度是一个向量，表示目标函数在当前参数值处的变化率，其方向指向函数值增长最快的方向。

4. 更新参数：根据梯度值和学习率（一个超参数，控制参数更新的速度）来更新模型参数。参数更新的公式为：新参数 = 当前参数 - 学习率 * 梯度。这一步的目的是使目标函数朝着梯度的反方向（函数值减小的方向）移动一小步，从而逐渐接近最小值。

5. 重复步骤2-4：不断地在训练数据集上迭代这个过程，直到满足某种停止准则（如达到最大迭代次数或损失函数的变化小于某个阈值）。

随机梯度下降算法的优点是计算速度快，因为每次迭代只需要计算一个样本（或一小批样本）的梯度，而不是整个数据集的梯度。这使得它在处理大规模数据集时具有较高的计算效率。然而，随机梯度下降算法的缺点是收敛速度可能较慢，且容易受到噪声数据的影响，因为每次迭代只依赖于一个样本的信息。为了克服这些问题，研究者提出了很多改进的随机梯度下降算法，如带动量的SGD、RMSprop、Adam等。