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文档摘要

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随机梯度下降算法收敛性及加速策略的深度剖析与实践

一、引言

1.1研究背景与动机

在当今数字化时代，数据量呈爆炸式增长，机器学习和深度学习作为处理和分析海量数据的核心技术，在众多领域得到了广泛应用。从图像识别、语音识别到自然语言处理，从医疗诊断、金融风险预测到智能交通，这些技术正深刻地改变着人们的生活和工作方式。而随机梯度下降算法，作为机器学习和深度学习中最为基础且重要的优化算法之一，在模型训练过程中扮演着举足轻重的角色。

随机梯度下降算法的基本思想是通过随机选择训练数据集中的一个或一小批样本，计算这些样本上的损失函数的梯度，并据此更新模型的参数。与传统的批量梯度下降算法相比，随机梯度下降算