深度学习TensorFlow梯度下降对于预测模型”= w· +b，现给定一组输入数据x，和一组观测值y(即真实值)，使用梯度下降法找到一组参数w和b，使得模型的预测结果与观测值y的平方 损失函数最小。 平方损失函数:/∑^-y)=÷∑“(w.xi+b-yi)2

梯度下降是一种优化算法，广泛应用于机器学习和深度学习领域，用于最小化损失函数。在你提到的线性回归模型中，模型的预测结果由公式`y = w * x + b`给出，其中`w`是模型的权重，`b`是偏置项。

为了训练模型以找到最佳的参数`w`和`b`，我们需要定义一个损失函数来量化预测值和真实值`y`之间的差异。你提到的平方损失函数是一种常用的损失函数，它计算了所有预测值和真实值之差的平方和。具体来说，对于一个数据集，损失函数是：

L = (1/n) * ∑(wi * xi + b - yi)²

其中，`n`是数据点的数量，`xi`是第`i`个输入数据点，`yi`是对应的观测值，而`wi`和`b`是我们要通过训练学习得到的参数。

梯度下降法通过迭代更新`w`和`b`来最小化损失函数`L`。在每次迭代中，参数会根据损失函数关于参数的梯度（即导数）反方向移动一小步，以此来降低损失函数的值。更新规则如下：

w := w - α * (∂L/∂w)
b := b - α * (∂L/∂b)

其中，`α`是学习率（一个正数），它决定了在梯度方向上移动的步长大小；`∂L/∂w`和`∂L/∂b`分别是损失函数`L`关于权重`w`和偏置`b`的偏导数，它们指示了损失函数在`w`和`b`上的变化率。

通过不断迭代这个过程，我们可以逐步找到使得损失函数最小化的参数`w`和`b`。