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一、概念解釋
隨機選擇：SGD通過隨機選擇一個訓練樣本來計算梯度，而不是使用整個數據集。
迭代過程：SGD以迭代方式逐漸更新模型的權重，直到找到損失函數的最小值。
二、應用場景
機器學習：SGD廣泛用于機器學習中的訓練模型，如線性回歸、神經網絡等。
大數據：SGD適用于大數據場景，由于其計算效率，能夠快速處理大量數據。
三、存在問題
收斂速度：SGD的收斂速度可能較慢，并可能震蕩。
超參數選擇：SGD的學習率等超參數的選擇可能會影響算法的效果和穩定性。
常見問答：
Q1: 隨機梯度下降與批量梯度下降有何不同？
答: 隨機梯度下降每次僅使用一個樣本計算梯度，而批量梯度下降使用整個數據集。
Q2: 如何選擇隨機梯度下降的學習率？
答: 學習率的選擇是一個調優過程，可以通過交叉驗證等方法找到優異學習率。
Q3: 隨機梯度下降適用于哪些問題？
答: 隨機梯度下降適用于許多機器學習問題，特別是在大數據和高維空間中。
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