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随机梯度下降法每次更新梯度使用几个样本

批量梯度下降，小批量梯度下降，随机梯度下降最重要的区别在哪里?

对梯度下降（GD）和随机梯度下降（SGD）的描述是正确的？1 在 GD 和 SGD 中，每一次迭代中都是更新一组参数以最小化损失函数。2 在 SGD 中，每一次迭代都需要遍历训练集中的所有样本以更新一

全局梯度下降算法、随机梯度下降算法和批量梯度下降算法均属于梯度下降算法，以下关于其有优缺点说法错误的是:

随机梯度下降的学习率不会改变。