Question

如何理解梯度下降法

Answer 1

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。在机器学习中，梯度下降法被广泛应用于求解模型参数的最优解。

梯度下降法的基本思想是，通过不断地迭代更新参数，使目标函数的值不断地逼近最优解。具体地说，梯度下降法通过计算目标函数的梯度（即函数在当前点的导数），并沿着梯度的反方向移动一小步，以期望能够找到更小的函数值。这个过程可以形象地理解为在一个山谷中寻找最低点的过程，每次更新参数相当于向下走一小步，直到找到局部或全局最优解。

梯度下降法的优点在于它能够处理高维度复杂的函数，同时也适用于非线性函数。缺点在于需要选择合适的学习率（步长），如果学习率过大，可能会导致算法无法收敛；如果学习率过小，算法收敛速度会很慢。