卷积神经网络梯度下降

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种常用于图像识别和计算机视觉任务的深度学习模型。梯度下降是CNN中用于优化模型参数的一种常见方法。

在CNN中，梯度下降用于更新网络中的权重和偏置，以最小化损失函数。梯度下降的目标是找到使损失函数最小化的参数值。具体来说，梯度下降通过计算损失函数对于每个参数的偏导数（即梯度），然后沿着梯度的反方向更新参数值。

CNN中的梯度下降可以分为两种类型：批量梯度下降（Batch Gradient Descent）和随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent）。

1. 批量梯度下降：批量梯度下降在每次迭代中使用整个训练集来计算梯度，并更新参数。这种方法可以保证收敛到全局最优解，但计算开销较大。

2. 随机梯度下降：随机梯度下降在每次迭代中只使用一个样本来计算梯度，并更新参数。这种方法计算开销较小，但可能会收敛到局部最优解。

为了平衡计算开销和收敛速度，通常使用一种介于批量梯度下降和随机梯度下降之间的方法，称为小批量梯度下降（Mini-batch Gradient Descent）。小批量梯度下降在每次迭代中使用一小部分训练样本来计算梯度，并更新参数。