什么是梯度下降法?
梯度下降法的原理
梯度下降法的核心思想是迭代更新模型参数,使得损失函数逐步下降到最小值。梯度下降法的基本步骤如下:
首先,随机初始化模型参数;然后,计算损失函数对参数的梯度,即求解损失函数在当前参数处的导数;更新参数,将当前参数减去学习率乘以梯度值;重复上述过程,直到满足停止条件,如梯度接近0,或者达到预设的最大迭代次数。梯度下降法的变种
梯度下降法有多种变种,包括批量梯度下降法(BGD)、随机梯度下降法(SGD)和小批量梯度下降法(MBGD)。
批量梯度下降法:每次更新参数时使用所有样本计算梯度。虽然精度高,但计算效率低。随机梯度下降法:每次更新参数时仅使用一个样本计算梯度。虽然效率高,但收敛速度慢且容易陷入局部优异。小批量梯度下降法:介于BGD和SGD之间,每次更新参数时使用一部分样本计算梯度,既保证了效率,又能较好地收敛。梯度下降法的应用
梯度下降法被广泛应用于机器学习和深度学习中的许多问题,如线性回归、逻辑回归、神经网络等。
延伸阅读
深入理解梯度下降法
在了解了梯度下降法的基本概念和变种后,可以深入学习一下如何选择合适的学习率、如何避免陷入局部优异、如何使用动量项或者自适应学习率方法(如Adam)加速梯度下降等高级主题,这将有助于我们更好地理解和使用梯度下降法。

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