将随机梯度下降转换为小批量梯度下降

将随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent，简称SGD）转换为小批量梯度下降（Mini-Batch Gradient Descent）是一种常见的优化算法，用于在机器学习和深度学习中更新模型参数以最小化损失函数。

在随机梯度下降中，每次更新模型参数时，只使用一个样本的梯度信息。这种方法的优点是计算效率高，但是会引入噪声，导致参数更新的不稳定性。

而小批量梯度下降则是在随机梯度下降和批量梯度下降（Batch Gradient Descent）之间的折中方法。它每次更新模型参数时，使用一个小批量（Batch）的样本的梯度信息。小批量的大小一般由用户自定义，通常为2的幂次方，比如64、128、256等。这样可以有效减少随机梯度下降的噪声，同时加快训练速度，提高参数更新的稳定性。

小批量梯度下降的应用场景非常广泛，特别是在大规模数据集上训练深度神经网络时更为常见。它可以通过并行计算来加速训练过程，并且通常具有更好的泛化能力。

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