pytorch:梯度下降与反向传播

线性回归模型 参考链接： PyTorch: 梯度下降及反向传播. 以一个最简单的线性回归模型为例： 损失函数 在模型训练中，损失函数用来衡量预测值与真实值之间的误差，数值越小表示误差越小。一个常用的选择是平方函数。 它在评估索引为 i 的样本误差的表达式为 可能有人想问这里为什么要除以1/2，其实有没有1/2对于损失函数来说效果是一样的，加上1/2是为了求导方便（把平方求导的系数变成1）。 批量样

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