梯度降低法(GD)与随机梯度降低法(SGD)的理解

引言: 在深度学习的任务目标中，一般咱们但愿咱们的学习结果可以在损失函数上获得一个较好的结果，即朝着损失函数最小的方向前进。 接下来我会用比较通俗易懂的语言来介绍GD、SGDhtml 下一篇：通俗易懂理解（梯度降低）优化算法：Momentum、AdaGrad、RMSProp、Adamweb 梯度降低法(gradient descent)： 1. 数学理解 首先咱们知道梯度方向是函数增加最快的方向，

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