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tf.keras で SGD オプティマイザを使用したい。しかし、SGDの詳細は言った

勾配降下 (運動量あり) オプティマイザー。

SGD が「データセットフェーズで例をランダムにシャッフルする」をサポートしていないということですか?
SGDソースを確認したところ、ランダムシャッフル方式はないようです。SGD についての私の理解は、ランダム サンプルに勾配降下法を適用することです。
ただし、Momentum と Nesterov を使用した勾配降下のみを行います。

コードで定義したバッチサイズは、SGD ランダム シャッフル フェーズを表していますか?
もしそうなら、ランダムにシャッフルしますが、同じデータセットを使用することはありませんね?
私の理解は正しいですか？

以下のようにバッチに関するコードを書きました。

ミニバッチ SGD に運動量と減衰を適用しようとしています: 重みを更新する正しい方法は何でしょうか。減衰が設定されるとすぐに奇妙な結果が得られます..

印刷すると、nan値が取得されます

データフレーム形式の cv_results 出力