Question

梯度下降法的优化分析原理

Answer 1

梯度下降法的优化分析原理是让模型自动优化自身的各种参数。

在机器学习的核心内容就是把数据喂给一个人工设计的模型，然后让模型自动的“学习”，从而优化模型自身的各种参数，最终使得在某一组参数下该模型能够最佳的匹配该学习任务。那么这个“学习”的过程就是机器学习算法的关键。梯度下降法就是实现该“学习”过程的一种最常见的方式，尤其是在深度学习（神经网络）模型中。

BP反向传播方法的核心：

就是对每层的权重参数不断使用梯度下降来进行优化。梯度下降是求解无约束最优化问题最常用的方法之一。它用一阶泰勒展开式代替目标函数，通过迭代计算得到要求的精度。也就是说，迭代的每一步都向着梯度的负方向。

梯度下降法简介：

梯度下降是迭代法的一种,可以用于求解最小二乘问题(线性和非线性都可以)。在求解机器学习算法的模型参数，即无约束优化问题时，梯度下降（Gradient Descent）是最常采用的方法之一，另一种常用的方法是最小二乘法。

在求解损失函数的最小值时，可以通过梯度下降法来一步步的迭代求解，得到最小化的损失函数和模型参数值。反过来，如果我们需要求解损失函数的最大值，这时就需要用梯度上升法来迭代了。在机器学习中，基于基本的梯度下降法发展了两种梯度下降方法，分别为随机梯度下降法和批量梯度下降法。