导读 梯度下降（Gradient Descent）是机器学习和深度学习中最常用的优化算法之一，堪称模型训练的核心引擎。简单来说，它通过不断调整参数来最...
梯度下降（Gradient Descent）是机器学习和深度学习中最常用的优化算法之一，堪称模型训练的核心引擎。简单来说，它通过不断调整参数来最小化损失函数，从而让模型更准确地完成任务。💡
首先，梯度下降的核心思想是沿着损失函数的负梯度方向更新参数，这样可以逐步逼近最优解。常见的梯度下降方法有批量梯度下降（Batch Gradient Descent）、随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent, SGD）以及小批量梯度下降（Mini-Batch Gradient Descent）。不同方法各有优劣：批量梯度下降精确但计算量大；SGD速度快但波动较大；小批量梯度下降则是两者的折中之选。🎯
其次，学习率（Learning Rate）是梯度下降的关键参数，过大会导致震荡甚至发散，过小则会收敛缓慢。因此，动态调整学习率成为一种趋势，比如使用Adagrad、RMSprop或Adam等自适应优化算法。💪
最后，梯度下降并非万能，遇到非凸问题时可能会陷入局部最优解。但这并不妨碍它成为最强大的工具之一。✨
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