SGD優(yōu)化函數(shù)是一種用于優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)重的梯度下降算法。它的基本思想是隨機選擇一部分訓(xùn)練數(shù)據(jù)，然后計算每個樣本的損失函數(shù)值，并更新對應(yīng)的權(quán)重。

SGD優(yōu)化函數(shù)的公式如下：

1. 隨機選擇一個訓(xùn)練樣本（x_i, y_i）作為當(dāng)前批次的數(shù)據(jù)。
2. 計算當(dāng)前批次的損失函數(shù)值L(x_i, w) = L(y_i, x_i^T w)。
3. 計算梯度向量g(x_i) = [y_i - x_i^T w]/n。
4. 更新權(quán)重w = w - α * g(x_i)，其中α為學(xué)習(xí)率。

SGD優(yōu)化函數(shù)的優(yōu)點包括簡單易實現(xiàn)、收斂速度快等，但也存在一些缺點，如容易陷入局部最優(yōu)解、需要調(diào)整學(xué)習(xí)率等。