要有目標。你需要有目標。短的也好，長的也好。認真定下的也好，別人那里撿的也好。就跟隨機梯度下降需要有個目標函數(shù)一樣。

目標要大。不管是人生目標還是目標函數(shù)，你最好不要知道最后可以走到哪里。如果你知道，那么你的目標就太簡單了，可能是個凸函數(shù)。你可以在一開始的時候給自己一些小目標，例如期末考個80分，訓練一個線性模型。但接下來得有更大的目標，財富自由也好，100億參數(shù)的變形金剛也好，得足夠一顆賽艇。
堅持走。不管你的目標多復雜，隨機梯度下降都是最簡單的。每一次你找一個大概還行的方向（梯度），然后邁一步（下降）。兩個核心要素是方向和步子的長短。但最重要的是你得一直走下去，能多走幾步就多走幾步。
痛苦的卷。每一步里你都在試圖改變你自己或者你的模型參數(shù)。改變帶來痛苦。但沒有改變就沒有進步。你過得很痛苦不代表在朝著目標走，因為你可能走反了。但過得很舒服那一定在原地踏步。需要時刻跟自己作對。
可以躺平。你用你內心的激情來邁步子。步子太小走不動，步子太長容易過早消耗掉了激情。周期性的調大調小步長效果挺好。所以你可以時不時休息休息。
四處看看。每一步走的方向是你對世界的認識。如果你探索的世界不怎么變化，那么要么你的目標太簡單，要么你困在你的舒適區(qū)了。隨機梯度下降的第一個詞是隨機，就是你需要四處走走，看過很多地方，做些錯誤的決定，這樣你可以在前期邁過一些不是很好的舒適區(qū)。
快也是慢。你沒有必要特意去追求找到最好的方向和最合適的步子。你身邊當然會有幸運之子，他們每一步都在別人前面。但經驗告訴我們，隨機梯度下降前期進度太快，后期可能乏力。就是說你過早的找到一個舒適區(qū)，忘了世界有多大。所以你不要急，前面徘徊一段時間不是壞事。成名無需太早。
贏在起點。起點當然重要。如果你在終點附近起步，可以少走很多路。而且終點附近的路都比較平，走著舒服。當你發(fā)現(xiàn)別人不如你的時候，看看自己站在哪里。可能你就是運氣很好，贏在了起跑線。如果你跟別人在同一起跑線，不見得你能做更好。
很遠也能到達。如果你是在隨機起點，那么做好準備前面的路會非常不平坦。越遠離終點，越人跡罕見。四處都是懸崖。但隨機梯度下降告訴我們，不管起點在哪里，最后得到的解都差不多。當然這個前提是你得一直按照梯度的方向走下去。如果中間梯度炸掉了，那么你隨機一個起點，調整步子節(jié)奏，重新來。
獨一無二。也許大家有著差不多的目標，在差不多的時間畢業(yè)買房結婚生娃。但每一步里，每個人內心中看到的世界都不一樣，導致走的路不一樣。你如果跑多次隨機梯度下降，在各個時間點的目標函數(shù)值可能都差不多，但每次的參數(shù)千差萬別。不會有人關心你每次訓練出來的模型里面參數(shù)具體是什么值，除了你自己。簡單最好?。當然有比隨機梯度下降更復雜的算法。他們想每一步看想更遠更準，想步子邁最大。但如果你的目標很復雜，簡單的隨機梯度下降反而效果最好。深度學習里大家都用它。關注當前，每次抬頭瞄一眼世界，快速做個決定，然后邁一小步。小步快跑。只要你有目標，不要停，就能到達。