应用到神经网络
用梯度下降法最小化损失函数
用梯度下降法最小化损失函数
\begin{eqnarray} C(w,b) \equiv \frac{1}{2n} \sum_x \| y(x) - a\|^2 \nonumber\end{eqnarray}
概率梯度下降法的更新公式得：
\begin{eqnarray}
w_k & \rightarrow & w_k' = w_k-\eta \frac{\partial C}{\partial w_k} \tag{16}\\
b_l & \rightarrow & b_l' = b_l-\eta \frac{\partial C}{\partial b_l}.
\tag{17}\end{eqnarray}
应用梯度下降法要解决的问题
根据以上公式可知，要更新一次w,b，就要对所有样本分别进行一次计算。 当样本数量非常大时，每一更新都非常耗时。
解决方法：随机梯度下降法 stochastci gradient descent
随机取m个样本来更新w和b，认为m个样本计算出来的梯度近似C的梯度。
\begin{eqnarray}
\frac{\sum_{j=1}^m \nabla C_{X_{j}}}{m} \approx \frac{\sum_x \nabla C_x}{n} = \nabla C,
\tag{18}\end{eqnarray}
因此，更新公式变成了：
\begin{eqnarray}
w_k & \rightarrow & w_k' = w_k-\frac{\eta}{m}
\sum_j \frac{\partial C_{X_j}}{\partial w_k} \tag{20}\\
b_l & \rightarrow & b_l' = b_l-\frac{\eta}{m}
\sum_j \frac{\partial C_{X_j}}{\partial b_l},
\tag{21}\end{eqnarray}
事实上，公式中的或也不重要，常常被省略。只是相当于调整了而已。
批量梯度下降法与随机梯度下降法的比较
随机梯度下降法不如批量梯度下降法那样“直奔目的”。它会为随机选取的样本不同而波动。 但随机梯度下降法带来的优化的效率是非常可观的。 事实上，我们不需要非常完美的算法，只要算法的进化方向是正确的就可以了。 所以随机梯度下降法更常用。
更进一步，当m=1时，每次只是随机选择一个样本进行调参，就变成了一个在线学习算法。
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