🌟 随机梯度下降（SGD）是机器学习领域中一种经典优化算法，但其并非完美无缺。本文将通过代码实现展示SGD的核心逻辑，并深入探讨其优点与局限性。

首先，让我们快速回顾SGD的基本原理。SGD以单个样本或小批量数据更新模型参数，相较于批量梯度下降（BGD），它能显著提升训练速度，尤其适用于大规模数据集。然而，正如代码所示，SGD的随机性可能导致收敛路径波动较大（📈➡️📉）。

🔍 SGD 的优点包括计算效率高、内存占用低以及较强的抗噪能力。但在实际应用中，SGD也存在明显短板：

1️⃣ 收敛速度慢且容易陷入局部最优；

2️⃣ 参数更新频繁，导致损失函数曲线震荡严重；

3️⃣ 对学习率（learning rate）敏感，选择不当会导致模型无法收敛。

💡 为应对这些问题，研究者提出了改进版SGD，如Adam和RMSprop，它们结合了动量效应与自适应学习率机制。尽管如此，SGD仍是理解优化算法的基础工具，值得每位开发者深入掌握！

💡 小贴士：在使用SGD时，请务必调整学习率并监控损失变化，避免因超参数设置不当而浪费时间！