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什么是梯度下降法?

來(lái)源：千鋒教育
發(fā)布人：xqq
時(shí)間： 2023-10-15 03:29:01 1697311741

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參數(shù)，使得損失函數(shù)逐步下降到最小值。梯度下降法的基本步驟如下：

首先，隨機(jī)初始化模型參數(shù)；然后，計(jì)算損失函數(shù)對(duì)參數(shù)的梯度，即求解損失函數(shù)在當(dāng)前參數(shù)處的導(dǎo)數(shù)；更新參數(shù)，將當(dāng)前參數(shù)減去學(xué)習(xí)率乘以梯度值；重復(fù)上述過(guò)程，直到滿足停止條件，如梯度接近0，或者達(dá)到預(yù)設(shè)的最大迭代次數(shù)。

梯度下降法的變種

梯度下降法有多種變種，包括批量梯度下降法（BGD）、隨機(jī)梯度下降法（SGD）和小批量梯度下降法（MBGD）。

批量梯度下降法：每次更新參數(shù)時(shí)使用所有樣本計(jì)算梯度。雖然精度高，但計(jì)算效率低。隨機(jī)梯度下降法：每次更新參數(shù)時(shí)僅使用一個(gè)樣本計(jì)算梯度。雖然效率高，但收斂速度慢且容易陷入局部?jī)?yōu)異。小批量梯度下降法：介于BGD和SGD之間，每次更新參數(shù)時(shí)使用一部分樣本計(jì)算梯度，既保證了效率，又能較好地收斂。

梯度下降法的應(yīng)用

梯度下降法被廣泛應(yīng)用于機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)中的許多問(wèn)題，如線性回歸、邏輯回歸、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。

延伸閱讀

深入理解梯度下降法

在了解了梯度下降法的基本概念和變種后，可以深入學(xué)習(xí)一下如何選擇合適的學(xué)習(xí)率、如何避免陷入局部?jī)?yōu)異、如何使用動(dòng)量項(xiàng)或者自適應(yīng)學(xué)習(xí)率方法（如Adam）加速梯度下降等高級(jí)主題，這將有助于我們更好地理解和使用梯度下降法。

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