text: В этом случае можно можно смотреть на эмпирический риск: I n = 1 n ∑ i = 1 n V ( ⟨ w , x i ⟩ , y i ) . {\displaystyle I_{n}={\frac {1}{n}}\sum _{i=1}^{n}V(\langle w,x_{i}\rangle ,y_{i})\ .} Поскольку градиенты V ( ⋅ , ⋅ ) {\displaystyle V(\cdot ,\cdot )} в итерациях инкрементального градиентного спуска являются стохастическими оценками градиента I n {\displaystyle I_{n}} , эта интерпретация связана с методом стохастического градиентного спуска, но применённого к минимизации эмпирического риска в противоположность ожидаемому риску.