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Thanks!;第2章深度学习基础;;;;;神经网络基础;2;;神经网络基础;;;神经网络基础;神经网络基础;2;损失函数和优化算法;;2;优化算法
口 梯度下降法
目标函数设定：设定一个目标函数(损失函数)J(0),其中θ表示模型的参数。目标是找到使得目标函数最小化的参数值。
梯度计算：计算目标函数关于参数的梯度，即DJ(0)。梯度表示目标函数在参数空间中的变化率，它指示了函数增长最快的方向。
参数更新：根据梯度的反方向调整参数，通过以下规则进行参数更新，即
θ=θ-αVJ(θ)
其中，α是学习率，表示每
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