第一部分：梯度下降算法🔍
在深度学习中，梯度下降算法是一种优化方法，用于最小化损失函数。想象一下，你站在一座山的山顶，目标是尽快到达山谷的最低点。梯度下降算法就是你的导航工具，它通过计算损失函数的梯度（即最陡峭的下降方向），一步步地引导你向局部最小值前进。然而，这种方法可能会遇到一些挑战，比如需要计算整个数据集的梯度，这在处理大规模数据集时会非常耗时。
第二部分：随机梯度下降算法🏃♂️
随机梯度下降（SGD）则是另一种更为灵活的方法。与梯度下降算法不同，SGD每次迭代只使用一个样本或一小批样本来更新参数。这样做的好处是，它可以更快地收敛到一个近似的最优解，并且更容易跳出局部最小值。尽管路径可能更加曲折，但最终目标是明确的——找到最佳的模型参数。因此，在实际应用中，SGD因其高效性和灵活性而被广泛采用。