斜坡下降
解释给定的算法的主要原理.
梯度下降是一种通常用于训练机器学习模型的优化算法.该算法的主要原理是通过对冲梯度定义的最的下降方向反复移动来最小化给定函数 (称为目标函数).在机器学习的背景下,目标函数通常是成本或损失函数,它衡量模型的性能.算法的目标是找到降低成本的模型参数.为了做到这一点,梯度下降算法从一个初始的参数组开始,并通过计算成本梯度与参数相对并采取负面的步骤来反复更新它们.步骤的大小是由学习率,一个超级级级的学习率.该算法可以通过反复的计算和改进算法来实现主要的变化,直到模型的成本和性能达到最低值.在模型的基本原理下,该算法可以通过最小值或最大值的模型进行更新,直到模型的性能达到最佳的目标.