Некоторые преимущества использования стохастического градиентного спуска (SGD) при обучении моделей линейной регрессии:

• Высокая скорость обучения, особенно при работе с большими наборами данных. 12 Это связано с тем, что для обновления параметров используется только один пример. 1
• Эффективность использования памяти. 1 SGD обновляет параметры для каждого обучающего примера по одному за раз, поэтому экономит память и может обрабатывать большие наборы данных, которые не помещаются в память. 1
• Избегание локальных минимумов. 1 Из-за шумных обновлений SGD имеет возможность избегать локальных минимумов и сходиться к глобальному минимуму. 1
• Хорошая сходимость, когда функция потерь нерегулярна. 2
• Возможность «онлайн» или постепенного обучения. 2