Преимущества применения масштабируемого сопряжённого градиента в машинном обучении:

• Более быстрая сходимость. 4 В отличие от стандартного градиентного спуска, каждое новое направление поиска выбирается с учётом всех предыдущих направлений. 4
• Эффективность для решения больших систем линейных уравнений и оптимизации квадратичных функций в многомерном пространстве. 4

Недостатки:

• Требует точного, а не стохастического вычисления градиентов, что может быть сложнее при обучении больших глубоких нейросетей. 5
• Может быть чувствителен к шуму, что приводит к проблемам со сходимостью. 5

Таким образом, выбор между преимуществами и недостатками применения масштабируемого сопряжённого градиента зависит от конкретных задач и условий машинного обучения.