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。



梯度下降的概念和作用插图

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