动手学习深度学习－Pytorch：夯基础

一 随机梯度下降为什么可以代替梯度下降最终实现收敛？

二　学习率为什么一般设置的比较小？

可以看到只有保证（学习率＊f(x)）的倒数足够小的时候，才能带人泰勒展开式进行近似计算，保证损失函数在迭代过程中逐渐收敛，而当学习率太大时，使前面提到的一阶泰勒展开公式不再成立：这时我们无法保证迭代$x$x会降低$f(x)$f(x)的值。