与经典梯度下降法相比，进化算法更适用于哪些问题? 简述原因。

进化算法通常更适用于多元异质问题，其中存在多个局部最优解的情况。这是因为进化算法能够在多个搜索空间中进行搜索，并通过自然选择、交叉和变异等技术来寻找全局最佳解。相比之下，经典梯度下降方法通常只能找到局部最优解，因为其搜索只限于梯度方向。此外，进化算法不需要对问题的求导，因此可以用于那些不易求导的问题。

相关问题

什么是随机梯度下降法？请简述小批量随机梯度下降法更新模型参数的迭代步骤。

随机梯度下降法（Stochastic Gradient Descent，SGD）是一种优化算法，用于训练机器学习模型。与批量梯度下降法（Batch Gradient Descent）一次使用所有样本进行参数更新不同，SGD每次仅使用一个样本来计算梯度并更新参数。这样做的好处是减少了计算量，加快了训练速度。

小批量随机梯度下降法（Mini-Batch Stochastic Gradient Descent）是SGD的一种改进版本。它每次使用一小批样本（通常为2到100个样本）来计算梯度并更新参数。这样做的好处是在减少计算量的同时，仍然能够保持一定的稳定性和收敛性。

小批量随机梯度下降法更新模型参数的迭代步骤如下：
1. 将训练数据集分成多个小批量，每个小批量包含一定数量的样本。
2. 对于每个小批量，计算该小批量中样本的损失函数关于模型参数的梯度。
3. 使用计算得到的梯度来更新模型参数。更新规则可以是梯度下降法的一种变体，例如带有动量的梯度下降法或自适应学习率的方法（如Adam）。
4. 重复步骤2和步骤3，直到达到停止条件（例如达到最大迭代次数或损失函数收敛）。

简述梯度下降法的工作原理？

梯度下降法是一种常用的优化算法，主要用于求解机器学习和深度学习模型中的参数。它的基本思想是通过迭代的方式沿着函数的负梯度方向逐步调整模型参数，使得损失函数（通常表示训练误差）达到最小值。以下是工作原理的关键步骤：

1. **初始化**：随机选择一组初始参数值。

2. **计算梯度**：对于当前参数，利用反向传播计算得到损失函数关于这些参数的局部梯度，即在当前位置上函数变化最快的方向。

3. **更新参数**：按照负梯度的方向，通常是乘以一个小的学习率（learning rate），减小步长，移动到下一个位置。这个过程可以写作：`θ_new = θ_old - α * ∇J(θ_old)`，其中θ是参数，α是学习率，∇J是梯度。

4. **重复迭代**：不断重复上述步骤，直到达到预设的最大迭代次数、梯度足够小或者达到某个停止准则（如收敛阈值），更新的参数就是最优解或近似最优解。