Основное отличие стохастического градиентного спуска (SGD) от обычного градиентного спуска заключается в том, что при SGD градиент оптимизируемой функции считается на каждом шаге не как сумма градиентов от каждого элемента выборки, а как градиент от одного, случайно выбранного элемента. 4

Это позволяет ускорить процесс обучения и сделать его более эффективным в случае работы с большими наборами данных или моделями, требующими значительных вычислительных ресурсов. 4 Однако SGD может выдавать менее точные результаты по сравнению с классическим градиентным спуском. 4

При стандартном градиентном спуске алгоритм вычисляет градиент функции стоимости, используя весь набор обучающих данных. 2 Он обновляет параметры модели, предпринимая шаги, пропорциональные отрицательному градиенту всего набора данных. 2