梯度下降法的注意点

1、SGD对训练集的输入顺序敏感。

之前没注意这个问题，训练集前一部分全是label=1的，后面部分全是label=0，导致分类结果全部一边倒。一直没找到问题，以为是数据或者模型出错了，后来偶然画损失函数图的时候，发现loss在中间部分会突增，才意识到跟训练集输入有关。

之所以模型敏感导致分类结果一边倒，这就好像训练one-class模型一样；梯度先沿着某个轴下降，然后等到输入为label=0的时候，梯度又沿着某个轴下降，导致陷入局部最优解。