梯度下降的概念和作用
梯度下降是一种常用的机器学习和深度学习模型优化算法，它的目标是通过迭代更新模型参数，使得模型的损失函数值最小。
我们可以用一个在山谷中寻找最低点的例子来形象理解梯度下降。
假设你站在一座缭绕于雾中的山上，你的目标是找到山谷的最低点。由于大雾的原因，你无法一眼看到整个山谷，所以唯一的策略就是每一步都向你所在位置的最陡峭（也就是最低）的方向迈进。这样，虽然你可能无法一步就到达最低点，但是通过一次又一次的尝试，你最终能够到达山谷的最低点。
在梯度下降中，“你”的位置就代表着模型的参数，“山谷”的高度就是损失函数的值，你每次向最陡峭方向迈进一步，就相当于每次通过计算损失函数的梯度，来更新模型的参数。通常，我们通过反向传播（Backpropagation）来计算梯度。
总的来说，梯度下降就是一种不断迭代、更新参数，朝着损失函数值降低的方向前进，从而使模型尽可能有效地进行预测的优化算法。
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