导读 🌟引言:在机器学习领域,梯度下降法是一种常用的优化算法,用于最小化损失函数。本文将详细介绍梯度下降法的基本原理及其实现过程。📐基本
🌟引言:
在机器学习领域,梯度下降法是一种常用的优化算法,用于最小化损失函数。本文将详细介绍梯度下降法的基本原理及其实现过程。
📐基本概念:
梯度下降法通过计算损失函数对参数的梯度,沿着梯度的反方向更新参数,以达到最小化损失函数的目的。这个过程就像是从山顶向山脚走,每次都选择最陡峭的方向下山,直到找到最低点。
🔄算法流程:
1. 初始化参数。
2. 计算当前参数下的损失函数值。
3. 计算损失函数对各个参数的偏导数(即梯度)。
4. 更新参数:新参数 = 旧参数 - 学习率 梯度。
5. 重复步骤2-4,直到满足停止条件(如达到最大迭代次数或损失变化小于阈值)。
💡注意事项:
- 学习率的选择至关重要,过大可能导致无法收敛,过小则收敛速度慢。
- 梯度下降法有多种变体,如随机梯度下降(SGD)、批量梯度下降(BGD)等,适用于不同场景。
🚀结论:
掌握梯度下降法不仅有助于理解许多机器学习算法的核心思想,还能为实际应用提供强大的工具。希望本文能帮助你更好地理解和运用这一重要技术!
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