这篇文章介绍了梯度下降法及其变体,并讲述了它们的特点。梯度下降法是训练神经网络最常用的优化算法,但传统梯度下降法存在一些挑战,如学习率设置困难、容易陷入局部最优、参数更新不合理等。文章分别介绍了批处理梯度下降法、随机梯度下降法和迷你批处理梯度下降法,比较了它们各自的优缺点。迷你批处理梯度下降法结合了前两者的优点,是当前最常用的梯度下降算法变体。