GD参考：

https://blog.csdn.net/CharlieLincy/article/details/70767791

SGD参考：
https://blog.csdn.net/CharlieLincy/article/details/71082147

关于SGD，博主的第二个问题。

GD 代码：

SGD代码：

mini-batch代码：

一直不明白SGD和GD相比优势到底在哪。看代码每次迭代两个算法都要遍历一次数据集。没啥区别。

然而。区别就在同样是一次迭代，遍历一次数据集，SGD更新了m次参数，GD只更新了一次。

关于这种随机样本更新的原理，以及SGD自动逃避鞍点的优点，有待进一步研究。

论文待看：Optimization methods for large-scale machine learning.

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