Batch Gradient Descent
/bætʃ ˈɡreɪdiənt dɪˈsɛnt/
Una variante di gradient descent che calcola i gradienti usando l'intero dataset di training in ogni iterazione.
In English: Batch Gradient DescentIl Batch GD fornisce stime di gradiente stabili e accurate ma è computazionalmente costoso per dataset grandi. Garantisce convergenza al minimo globale per problemi convessi.
Esempi
- Training full batch su dataset piccoli
- Analisi teorica
- Ottimizzazione deterministica