什么是梯度下降算法?
梯度下降是一种通常用于寻找机器学习模型参数的最佳值的优化算法,例如回归分析中的系数或神经网络中的权重.该算法通过对这些参数的值进行代调整来找到成本函数的最小值,这是我们模型表现程度的衡量.梯度下降算法从随机值初始化参数开始.然后,在每个代中,算法计算成本函数的梯度与参数相对.梯度给我们最快的成本函数的方向.然后我们采取相反的方向,通过从参数的当前值中减去计算的梯度,有效地将代中的重量移动到最小值.我们可能会采取不同的步骤,包括通过超越变化,变化变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变化,变