Стохастический градиентный спуск проигрывает обычному (пакетному) в случае, если целевая функция не выпуклая или псевдовыпуклая. 12 В этом случае метод сходится почти наверняка к локальному минимуму. 12

Однако в целом стохастический градиентный спуск может быть эффективнее обычного в приложениях, связанных с обработкой больших данных. 1 Он сокращает задействованные вычислительные ресурсы и помогает достичь более высокой скорости итераций в обмен на более низкую скорость сходимости. 1

Также метод привносит «шум» в процесс обучения, что иногда позволяет избежать локальных экстремумов. 3

Таким образом, выбор между стохастическим и обычным градиентным спуском зависит от конкретной задачи и условий её решения.