Sgd意思

SGD是"Stochastic Gradient Descent"的縮寫，它是機器學習和深度學習中的一種最佳化算法。SGD用於訓練神經網路等模型時，通過隨機梯度下降的方法來疊代最佳化模型的參數。

在訓練過程中，SGD會隨機選擇一小部分數據（稱為batch或minibatch）來計算梯度，並基於這個梯度更新模型的參數。與傳統的梯度下降算法相比，SGD的優點是每次更新參數時不需要遍歷所有的訓練數據，因此可以更快地訓練模型。但是，由於每次更新的梯度是基於一小部分數據的，所以SGD可能會導致模型更新不穩定，尤其是在學習率過大時。

在實際套用中，SGD通常會結合momentum、nesterov、adam等最佳化策略來提高訓練的穩定性和效率。