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梯度下降（Gradient Descent） 是深度学习中 一种至关重要的优化算法 ，其核心目的是 寻找最佳模型参数或权重，从而最小化损失函数 。该算法通过迭代的方式，不断调整参数值，沿着损失函数负梯度方向（ 即函数值下降最快的方向 ）进行搜索，直至收敛至一个局部最小值。 这一过程中，每次迭代都会根据当前参数位置的梯度信息，以及预设的学习率，来更新参数值，从而逐步逼近最优解。 Gradient Descent 一、梯度下降 梯度下降（Gradient Descent）是什么？ 梯度下降是一种用于寻找函数局部最小值的优化算法。 它通过迭代的方式，不断调整模型参数，以最小化一个预先定义的损失函数（或称为代价函数）。 梯度下降 的工作原理 是什么？ 基于函数梯度（或导数）的迭代优化算法，旨在找到函数的局部最小值。 梯度下降利用函数关于其参数的梯度（即
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