随机梯度下降法最终的迭代公式是什么？xk+1 = xk − ηkF ′ (xk) ∗ (F (xk) − y).其中F ′ (xk) ∗和y代表什么

在随机梯度下降法中，F(x)代表损失函数，F'(x)代表损失函数的梯度，ηk代表学习率，xk代表当前模型参数，y代表训练数据的真实标签。F'(xk) * (F(xk) - y)是损失函数的梯度乘以误差，表示当前模型参数下预测值与真实值之间的差距，用于更新模型参数。因此，迭代公式xk+1 = xk − ηkF′(xk) ∗ (F(xk) − y)表示每次迭代中，根据当前模型参数计算损失函数的梯度，乘以误差得到更新量，然后用学习率调整更新量的大小，并更新模型参数。