As such, traditional gradient descent (or SGD) methods can be adapted, where instead of taking a step in the direction of the functions gradient, a step is taken in the direction of a vector selected from the function's sub-gradient.
Як такі, традиційні методи градієнтного (або стохастичного градієнтного) спуску може бути адаптовано, коли замість здійснення кроку в напрямку градієнту функції крок здійснюється в напрямку вектора, вибраного з субградієнту функції.