深度学习500问阅读笔记——梯度下降？

这是深度学习500问系列笔记之一，帮助我深入记忆知识，如有不足，随时欢迎交流和探讨。 6.梯度下降？ ①梯度下降是迭代法的一种，可以用于求解最小二乘问题； ②在求解机器学习算法的模型参数，即无约束优化问题时，主要有梯度下降（Gradient Descent）和最小二乘法。 ③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； ④如果需要求解损失函数的

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