目录
一元线性回归模型
一元线性回归代价函数图像
梯度下降求解
SGD、BGD、Mini-batchGD的特点
参考资料
在《深度学习面试题03改进版梯度下降法Adagrad、RMSprop、Momentum、Adam》中讲到了多种改进的梯度下降公式。而这篇文章和03篇描述的不是一个事情，我们从一个例子说起，就知道改良的GD算法和本节介绍的GD算法的不同点了。
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一元线性回归模型 |
举例：以房屋面积预测房屋价格
假设函数可以设置为
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一元线性回归代价函数图像 |
每一个预测值都与真实值存在一个差距，差距的平方和就可以作为一个代价函数。
因此代价函数为：
如下图所示（为方便观察，做了一个截断）
代码为：
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梯度下降求解 |
当使用梯度下降法求解时，假设初始化(w,b)=(3.5,3.5)
代价函数关于w和b的偏导数为：
重点来了：Adagrad、RMSprop、Adam等算法都是建立在偏导数之上的，他们并不关心上式中N的取值，N取1，取100，还是取N，Adagrad、RMSprop、Adam等算法都可以运行。
而随机梯度下降法（Stochastic Gradient Descent，SGD），批量梯度下降法（Batch Gradient Descent，BGD），小批量梯度下降法（Mini-batch Gradient Descent，Mini-batchGD）则是研究这里的N的大小的。
如果N=1，此时为SGD，计算代价函数梯度的时候只考虑一个样本；
如果N=样本容量，此时为BGD，计算代价函数梯度的时候考虑全部样本；
如果N=m，1<m<N，此时为Mini-batchGD，计算代价函数梯度的时候考虑一小批样本。
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SGD、BGD、Mini-batchGD的特点 |
SGD计算根据随机一个样本构造出来的代价函数的梯度，这与计算根据全部样本构造出来的代价函数的梯度肯定有偏差，也许是一个不好的梯度方向，下降时候并不沿着最有的方向下降，但是优点是可以快速的计算一个近似梯度，因为计算量缩减到原来的1/N。
BGD计算根据全部样本的构造出来的代价函数的梯度，方向肯定是沿着当前最优的下降方向，但是计算代价较高，当数据集较大时，相当耗时。
Mini-batchGD就不用说了，是前两者的折中
下面用图像演示一下BGD和SGD下降的过程
BGD效果如下
BGD代码如下：
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SGD效果如下：
很明显SGD在下降过程中存在方向不稳定的情况，但是最终还是能收敛到最优点
SGD代码如下：
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参考资料 |
《图解深度学习与神经网络：从张量到TensorFlow实现》_张平
