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梯度下降是什么？

人工智能1000问 📅 ✍ 👁 2025年5月14日 💬 0 评论
梯度下降（Gradient Descent）是沿损失函数梯度的反方向迭代更新模型参数、以逐步降低损失值的优化算法，其核心构成包括损失函数求导、参数迭代更新与步长控制，解决的是模型参数无法凭经验手工设定、只能靠优化逼近最优值的问题，并不解决局部极小值与病态曲面造成的收敛停滞问题。

梯度下降（Gradient Descent）是沿损失函数梯度的反方向迭代更新模型参数、以逐步降低损失值的优化算法，其核心构成包括损失函数求导、参数迭代更新与步长控制，解决的是模型参数无法凭经验手工设定、只能靠优化逼近最优值的问题，并不解决局部极小值与病态曲面造成的收敛停滞问题。

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