# 隨機梯度下降（Stochastic Gradient Descent）

隨機梯度下降（SGD）是一種迭代優化算法，用於最小化目標函數。它每次迭代僅使用一個或少量樣本計算梯度，加速訓練過程，但可能導致收斂不穩定。

## 完整說明

隨機梯度下降（Stochastic Gradient Descent, SGD）是一種廣泛應用於機器學習和深度學習中的迭代優化算法。它用於尋找使目標函數最小化的模型參數。與傳統梯度下降算法不同，SGD每次迭代僅使用一個或一小批（mini-batch）隨機選擇的訓練樣本來計算梯度，從而大大降低了計算成本，加速了訓練過程。

## 常見問題

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