深度学习 优化器(GD和SGD) 📈

深度学习是现代人工智能领域中一个非常重要的分支，它使计算机能够从数据中学习并做出预测或决策。在深度学习模型训练过程中，优化算法起着至关重要的作用。其中最常用的两种优化器是梯度下降（Gradient Descent, GD）和随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent, SGD）。这两个算法都是为了最小化损失函数，从而提高模型的准确性。

.Gradient Descent (GD) 是一种通过迭代更新模型参数来减少损失函数值的方法。每次更新都基于整个数据集计算出的平均梯度。这种方法的优点是当接近最优解时，收敛速度会变得更快。然而，由于需要遍历所有数据点，所以计算成本较高，尤其是在处理大规模数据集时。因此，在实际应用中，GD通常用于较小的数据集或在每次迭代中可以进行近似梯度计算的场景。

.Stochastic Gradient Descent (SGD) 则是一种更加高效的方法。与GD不同，SGD每次只使用一个样本或一小批样本来计算梯度，并相应地调整参数。这种方法虽然可能导致收敛路径更加曲折，但总体上能更快地找到全局最优解，尤其适合于大型数据集。此外，SGD还有助于避免陷入局部最小值的问题，因为每次更新都会带来一定程度的随机性。

综上所述，选择合适的优化器对于构建高性能的深度学习模型至关重要。根据具体情况合理选择GD或SGD，将有助于提升模型训练效率和最终效果。🚀

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