“`” 最小化每个样本的损失函数，迭代更新更快，但总体上是朝着整体最优前进的，与批量梯度下降的关系： 牛顿法 利用损失函数的二阶导数，收敛更快，不再是限于当前歩最优，有了往后看的整体概念，不过也没有整体的概念，只是在局部上更加细致，不过计算比较复杂，因为需要求解海森矩阵的逆矩阵比较复杂 <pre><code> "“` Was this helpful? YesNo 0 / 0 上一篇: 共轭梯度法？ 下一篇: 批量梯度下降法？ 发表回复 取消回复0 Your email address will not be published. 在此浏览器中保存我的显示名称、邮箱地址和网站地址，以便下次评论时使用。