Machine learning 梯度下降（GD）和随机梯度下降（SGD）的迭代次数
我对本文中提到的梯度下降（GD）和随机梯度下降（SGD）之间的计算复杂性感到好奇 我发现了一个更简单的版本，它说如果我们想达到$$e$$的精度，那么Machine learning 梯度下降（GD）和随机梯度下降（SGD）的迭代次数,machine-learning,iteration,complexity-theory,gradient-descent,Machine Learning,Iteration,Complexity Theory,Gradient Descent,我对本文中提到的梯度下降（GD）和随机梯度下降（SGD）之间的计算复杂性感到好奇 我发现了一个更简单的版本，它说如果我们想达到$$e$$的精度，那么 GD中的迭代编号为O（log（1/e）） SGD中的迭代次数为O（1/e） 如何获得这两个迭代数？谢谢大家! 在这里，你应该在这里找到你想要的东西（很抱歉没有写下来）
- GD中的迭代编号为O（log（1/e））
- SGD中的迭代次数为O（1/e）
如何获得这两个迭代数？谢谢大家! 在这里，你应该在这里找到你想要的东西（很抱歉没有写下来）