梯度下降法 学习率 损失函数

梯度下降法是一种常用的优化算法，用于求解函数的最小值或最大值。它通过迭代的方式不断更新参数，使得目标函数的值逐渐趋于最优解。

在梯度下降法中，学习率是一个重要的超参数，用于控制每次参数更新的步长。学习率越大，每次更新的步长越大，算法收敛速度可能会更快，但也可能会导致错过最优解；学习率越小，每次更新的步长越小，算法收敛速度可能会更慢，但也更有可能找到更精确的最优解。

损失函数是用来衡量模型预测结果与真实值之间的差异的函数。在梯度下降法中，通过最小化损失函数来寻找最优解。常见的损失函数包括均方误差（Mean Squared Error）和交叉熵（Cross Entropy）等。