梯度下降法原理

【梯度下降法原理】梯度下降法是一种用于最小化目标函数的优化算法，广泛应用于机器学习和深度学习中。其核心思想是沿着目标函数的负梯度方向逐步调整参数，以达到局部或全局最优解。

梯度下降法的关键在于学习率的设置，过大可能导致不收敛，过小则收敛速度慢。合理选择学习率和优化策略对模型训练至关重要。

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