Некоторые преимущества использования стохастического градиентного спуска (SGD):

• Вычислительная эффективность. 5 При использовании одного примера или небольшого пакета вычислительных затрат на итерацию значительно снижаются по сравнению с традиционными методами градиентного спуска, которые требуют обработки всего набора данных. 5
• Эффективность использования памяти. 5 Поскольку SGD обновляет параметры для каждого обучающего примера по одному за раз, он экономит память и может обрабатывать большие наборы данных, которые не помещаются в память. 5
• Избегание локальных минимумов. 5 Из-за шумных обновлений в SGD он имеет возможность избегать локальных минимумов и сходится к глобальному минимуму. 5
• Простота реализации. 3 Есть много возможностей для настройки кода. 3