梯度下降理解

张开发

• 2026/5/30 22:05:50 • 15 分钟阅读

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用经典的爬山和山谷的例子来近似损失函数就是我们要最小化的函数f(x)可以理解成你在山谷里的高度我们要走到高度最低的地方。梯度函数在某点的导数 / 斜率告诉你往哪个方向走是上坡、哪个方向是下坡。参数就是我们要调整的变量a可以理解成你在山谷里的位置。梯度告诉我们函数增大最快的方向学习率控制想着增大方向迈的步子。梯度下降往往伴随着反向传播目的是使得损失函数的指达到最小。对于神经网络类的问题首先是前向传播拿到预测值然后再算出损失函数之后反向传播这个过程中朝着梯度的反方向对参数进行修正。使用到了链式求导法则求偏导。

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