В чём преимущества использования стохастического градиентного спуска?

Некоторые преимущества использования стохастического градиентного спуска (SGD):

• Вычислительная эффективность. www.geeksforgeeks.org 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. www.geeksforgeeks.org
• Эффективность использования памяти. www.geeksforgeeks.org 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. www.geeksforgeeks.org
• Избегание локальных минимумов. www.geeksforgeeks.org Из-за шумных обновлений в SGD он имеет возможность избегать локальных минимумов и сходится к глобальному минимуму. www.geeksforgeeks.org
• Простота реализации. scikit-learn.ru Есть много возможностей для настройки кода. scikit-learn.ru