判断题随机梯度下降（SGD）利用所有训练样本更新参数，但计算效率较低正确 错误

随机梯度下降（SGD）是一种优化算法，它不是利用所有训练样本更新参数，而是每次迭代只使用一个样本。这种方法可以提高计算效率，因为它减少了每次迭代的计算量。然而，这也意味着SGD的更新方向可能不如批量梯度下降稳定，因为单个样本的梯度可能有较大的方差。