随机梯度下降

我想请问一下逻辑回归模型中随机梯度下降和批量梯度下降的区别，因为我在实践中遇到了一些问题。目前我了解到，在批量梯度下降中，每次迭代都需要使用整个训练数据集进行计算，计算代价很大；而在随机梯度下降中，仅使用一个训练样本来计算梯度并进行参数更新，计算代价较小。但同时...

我在学习R语言中，需要实现使用随机梯度下降算法进行模型优化。但是我并不是很清楚如何在R语言中进行随机梯度下降算法的实现。我知道随机梯度下降是一种经典的机器学习优化算法，但是具体实现起来还是非常困难的。所以，我希望有经验的R语言大神能够帮我解决这个问题，并且分享一些实...

我在学习深度学习时遇到了一个问题：在训练神经网络时，可能会遇到局部极小点问题，使得模型无法收敛。我知道有一些解决方法，比如在优化算法中增加随机性，比如使用随机梯度下降法，使得模型能够从局部最小点中跳出来。但是我希望能更加深入地了解这个问题以及解决方法，希望有经验...

在神经网络中实现模型的计算优化是一个关键的挑战。我想知道对于使用哪种优化算法进行计算，比如使用随机梯度下降法（Stochastic Gradient Descent），使用哪种损失函数进行评估，以及在何时和何处应用正则化技术等等的问题。如果您能够提供有关这些方面的基本指导，我会很感激。同...