梯度下降最常見的三種變形是什麼

梯度下降是一種常用的最佳化算法，常用於機器學習和深度學習的模型訓練。以下是三種最常見的梯度下降變型：

1. 批量梯度下降（Batch Gradient Descent）：這是最基本的梯度下降方法。在這個方法中，每次更新參數時，都會使用整個訓練集的統計信息（例如，平均值和標準差）。這種方法雖然簡單，但有一個問題就是它可能會忽略掉訓練集中某些部分的樣本信息，因為一次只使用一個批次的數據。
2. 隨機梯度下降（Stochastic Gradient Descent）：這種方法與批量梯度下降的主要區別在於，每次更新參數時只使用一個樣本的信息。這種方法在處理大規模數據集時，尤其是當數據集不能全部載入到記憶體中時，非常有用。由於只使用一個樣本的信息，所以這種方法通常比批量梯度下降要慢一些。
3. 小批量梯度下降（Mini-Batch Gradient Descent）：這是批量梯度下降的變型，它每次只使用一小批樣本的信息進行更新。這種方法在處理大規模數據集時，可以避免記憶體問題，同時也能保持較高的計算效率。小批量梯度下降通過引入一個小的隨機偏置項來避免過擬合，並且可以通過學習速率衰減來避免學習速率過高導致的震盪。

以上三種梯度下降的變型在實踐中被廣泛套用，並被證明在許多情況下都非常有效。