这篇论文通过偏微分方程（PDE）的视角深入分析随机梯度下降（SGD）在机器学习中的动力学行为，重点研究训练过程中的漂移和扩散机制，以及参数分布的渐近收敛性。研究揭示了SGD在初始阶段的漂移机制和后续的扩散机制，并量化了参数集中和逃逸的时间尺度，使用对偶和熵方法研究了渐近收敛性。论文不仅关注SGD的实际表现，还试图从理论上解释其行为，特别适用于非凸损失函数的优化问题。
