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SGD 到底在 “随机” 啥？3 分钟用动画扒光随机梯度下降原理

梯度下降（Gradient Descent）是机器学习和深度学习中最核心的优化算法之一，其核心目标是最小化损失函数，从而找到模型的最优参数。无论是线性回归、逻辑回归，还是深度神经网络，其参数优化过程几乎都离不开梯度下降的思想。 随机梯度下降算法（Stochastic Gradient Descent，简称 SGD）是梯度下降算法的一种变体，核心思想是通过随机选取单个样本来估计梯度并更新参数，以提高计算效率并适应大规模数据场景。

有人说十五天掌握一门卜术还是太久了，于是我做了这个AI占卜的软件-干支神数

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