为什么使用miniBatch？

分类和回归的主要区别在于：在分类中，我们预测一个状态，在回归中，我们预测一个值。 批量梯度下降法与随机梯度下降法 到目前为止，我们已经见过两种线性回归方法。 随机梯度下降法：逐个地在每个数据点应用平方（或绝对）误差，并重复这一流程很多次。 具体而言，向数据点应用平方（或绝对）误差时，就会获得可以与模型权重相加的值。我们可以加上这些值，更新权重，然后在下个数据点应用平方（或绝对）误差。 批量梯度下降

>>阅读原文<<