SGD是随机梯度下降算法，一种重要的机器学习优化算法。它基于梯度下降算法演化而来，通过使用单个样本或一小批样本计算梯度并更新模型参数，显著提升大规模数据集处理的效率。SGD面临收敛到局部最优的挑战，但通过动量、学习率衰减和自适应学习率等优化策略得以改进。SGD及其变种广泛应用于神经网络训练，与批处理结合的Mini-batch SGD提高了计算效率。相比其他优化算法，SGD在实际应用中表现出更高的效率和稳定性。