问需要澄清SGD优化器

EN

我有一个关于SGD Optimizer的问题。

有三种类型的Gradient Descent Algorithm

Descent

• Mini-Batch梯度下降

1. 和
2. 随机梯度下降

Stochastic Gradient Descent是一个Algorithm，其中一个来自Training Set的Instance在Random上被取下来，而Weights被更新到关于这个Instance的方面。

SGD Optimizer稍微偏离了上面的定义，它可以接受超过1的batch_size。有人能澄清这个偏差吗？

下面的代码似乎符合Stochastic Gradient Descent的定义

model.compile(optimizer = 'sgd', loss = 'mse')
model.fit(x, y,epochs = 500, batch_size = 1,verbose=1)

但是，下面的代码似乎令人困惑/偏离(因为batch_size > 1)：

model.compile(optimizer = 'sgd', loss = 'mse')
model.fit(x, y,epochs = 500, batch_size = 32, verbose=1)

谢谢您的澄清。