题目内容
（请给出正确答案）
[主观题]
小批量梯度下降法和随机梯度下降算法收敛可能需要更多的迭代次数
答案
正确
如搜索结果不匹配，请 联系老师 获取答案
更多“小批量梯度下降法和随机梯度下降算法收敛可能需要更多的迭代次数”相关的问题
第2题
下面关于梯度下降法描述正确的是
A.梯度下降法作为机器学习中较常使用的优化算法，其有着三种不同的形式：批量梯度下降（Batch Gradient Descent）、随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent）以及小批量梯度下降（Mini-Batch Gradient Descent）###SXB###B.批量梯度下降法是最原始的形式，它是指在每一次迭代时使用所有样本来进行梯度的更新###SXB###C.随机梯度下降法不同于批量梯度下降，是每次迭代使用一个样本来对参数进行更新###SXB###D.小批量梯度下降法是对批量梯度下降以及随机梯度下降的一个折中办法。更新参数时使用一部分训练样本。一般将训练样本集分成若干个batch，每个batch包含m个样本。每次更新都利用一个batch的数据，而非整个训练集
点击查看答案
第6题
以关于梯度下降法叙述，正确的有（）。
A.梯度下降方法迭代时将沿着负梯度方向进行更新
B.梯度的负方向是使得函数值下降最快的方向
C.梯度方向是使得函数值上升降最快的方向
D.梯度下降方法迭代时将沿着梯度方向进行更新
第7题
关于Adam算法，下列那个陈述是错误的
A.Adam算法常用于批量梯度下降，而不是随机梯度下降（小批量）
B.Adam结合了Rmsprop和动量的优点
C.Adam中的学习率超参数通常需要调整
D.我们通常使用超参数的默认值
