人工神经网络中的批量梯度下降和随机梯度下降有何区别？

来源：年旅网

批量梯度下降和随机梯度下降是神经网络中常用的优化算法，它们在更新神经网络参数时有一些区别。

首先，批量梯度下降是指在整个训练数据集上计算梯度，然后根据这个梯度对参数进行更新。这意味着每一次参数更新需要遍历整个数据集，因此计算量较大，但是参数更新比较稳定，收敛速度相对较慢。

相比之下，随机梯度下降是指每次更新参数时只使用一个样本来计算梯度，然后进行参数更新。这样做计算量较小，但是参数更新的方向和幅度会有较大的波动，因此收敛速度相对较快，但是可能会导致收敛到局部最优解。

除了这两种极端的方式，还有一种折中的方式叫做小批量梯度下降，即每次更新参数时使用一小部分样本来计算梯度。这种方式综合了批量和随机梯度下降的优点，通常在实际应用中表现较好。

在实际应用中，可以根据数据集的大小和计算资源的来选择合适的优化算法。如果数据集较大且计算资源有限，可以选择小批量梯度下降；如果数据集较小且计算资源充足，可以选择批量梯度下降；如果希望快速收敛并且可以接受一定波动，可以选择随机梯度下降。

总的来说，批量梯度下降和随机梯度下降在计算量、收敛速度和稳定性上有不同的特点，选择合适的优化算法需要根据具体情况来进行权衡和取舍。