梯度下降法,神经网络
时间: 2023-08-06 17:08:17 浏览: 49
梯度下降法是一种常用的优化算法,用于在机器学习中更新神经网络的参数,以降低损失函数的值。在神经网络中,梯度下降法通过计算损失函数对于参数的梯度,然后沿着梯度的反方向更新参数,以逐步接近损失函数的最小值。\[1\]
梯度下降法的基本思想是通过迭代的方式,不断调整参数的值,使得损失函数的值逐渐减小。在每一次迭代中,梯度下降法计算损失函数对于每个参数的偏导数,然后根据这些偏导数的值来更新参数。这样,通过多次迭代,梯度下降法可以找到损失函数的局部最小值或全局最小值。\[1\]
在神经网络中,梯度下降法通常与反向传播算法结合使用。反向传播算法通过计算损失函数对于每个参数的梯度,然后将这些梯度传递回网络中的每一层,以便更新参数。梯度下降法根据这些梯度的值来更新参数,使得神经网络能够更好地拟合训练数据。\[1\]
总结起来,梯度下降法是一种用于优化神经网络参数的算法,通过迭代的方式不断调整参数的值,以降低损失函数的值。它与反向传播算法结合使用,通过计算损失函数对于参数的梯度来更新参数,使得神经网络能够更好地拟合训练数据。\[1\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [神经网络之梯度下降法及其实现](https://blog.csdn.net/nanhuaibeian/article/details/100184893)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [梯度下降优化算法综述,梯度下降法 神经网络](https://blog.csdn.net/Supermen333/article/details/126522302)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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