小）的情况下，极大地提高了模型的泛化能力formula_77 ）。 然而，这是以在训练和查询期间增加计算时间为代价的：较低的学习率需要更多的迭代。 
随机梯度增强.引入梯度增强后不久，Friedman在Breiman的bootstrap聚合（“装袋”）方法的启发下 ，对该算法进行了较小的修改。 具体来说，他提出在算法的每次迭代中，基础学习者都应适合随机抽取的训练集的子样本，而无需替换。 弗里德曼（Friedman）观察到，通过这种修改，梯度增强的精度有了显着提高。 子样本大小