1、之前讲到随机梯度下降法（SGD），如果每次将batch个样本输入给模型，并更新一次，那么就成了batch梯度下降了。

2、batch梯度下降显然能够提高算法效率，同时相对于一个样本，batch个样本更能体现样本的总体分布。

3、但是也不是batch越大越好，容易陷入鞍点（横看最小，侧看最大）；batch小的话增加了随机性，不容易陷入鞍点。

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