【AI】求解器SGD、BGD、MBGD等详解

参考博客：

***** 深度学习必备：随机梯度下降（SGD）优化算法及可视化：
**** 深度学习——优化器算法Optimizer详解（BGD、SGD、MBGD、Momentum、NAG、Adagrad、Adadelta、RMSprop、Adam）：
***** 为什么说随机最速下降法 (SGD) 是一个很好的方法？：
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一、概述

求解器（solver），也称为优化器。
对于优化算法，优化的目标是网络模型中的参数θ（是一个集合，θ1、θ2、θ3 …）。目标函数为损失函数L = 1/N ∑ Li （每个样本损失函数的叠加求均值）。
这个损失函数L变量就是θ，其中L中的参数是整个训练集，换句话说，目标函数（损失函数）是通过整个训练集来确定的，训练集全集不同，则损失函数的图像也不同。
那么为何在mini-batch中如果遇到鞍点/局部最小值点就无法进行优化了呢？因为在这些点上，L对于θ的梯度为零，换句话说，对θ每个分量求偏导数，带入训练集全集，导数为零。
对于SGD/MBGD而言，每次使用的损失函数只是通过这一个小批量的

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