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批次梯度 -> 批量梯度

docs/4.训练模型.md

@@ -325,7 +325,7 @@ sgd_reg.fit(X,y.ravel())
 
 最后一个梯度下降算法，我们将介绍小批量梯度下降算法。一旦你理解了批量梯度下降和随机梯度下降，再去理解小批量梯度下降是非常简单的。在迭代的每一步，批量梯度使用整个训练集，随机梯度时候用仅仅一个实例，在小批量梯度下降中，它则使用一个随机的小型实例集。它比随机梯度的主要优点在于你可以通过矩阵运算的硬件优化得到一个较好的训练表现，尤其当你使用 GPU 进行运算的时候。
 
-小批量梯度下降在参数空间上的表现比随机梯度下降要好的多，尤其在有大量的小型实例集时。作为结果，小批量梯度下降会比随机梯度更靠近最小值。但是，另一方面，它有可能陷在局部最小值中（在遇到局部最小值问题的情况下，和我们之前看到的线性回归不一样）。 图4-11显示了训练期间三种梯度下降算法在参数空间中所采用的路径。 他们都接近最小值，但批量梯度的路径最后停在了最小值，而随机梯度和小批量梯度最后都在最小值附近摆动。 但是，不要忘记，批次梯度需要花费大量时间来完成每一步，但是，如果你使用了一个较好的`learning schedule`，随机梯度和小批量梯度也可以得到最小值。
+小批量梯度下降在参数空间上的表现比随机梯度下降要好的多，尤其在有大量的小型实例集时。作为结果，小批量梯度下降会比随机梯度更靠近最小值。但是，另一方面，它有可能陷在局部最小值中（在遇到局部最小值问题的情况下，和我们之前看到的线性回归不一样）。 图4-11显示了训练期间三种梯度下降算法在参数空间中所采用的路径。 他们都接近最小值，但批量梯度的路径最后停在了最小值，而随机梯度和小批量梯度最后都在最小值附近摆动。 但是，不要忘记，批量梯度需要花费大量时间来完成每一步，但是，如果你使用了一个较好的`learning schedule`，随机梯度和小批量梯度也可以得到最小值。
 
 ![](../images/chapter_4/图4-11.PNG)