梯度下降法大多数机器学习或者深度学习算法都涉及某种形式的优化。 优化指的是改变特征x以最小化或最大化某个函数 f(x) 的任务。 我们通常以最小化 f(x)指代大多数最优化问题。 最大化可经由最小化算法最小化 ​​​​​​​-f(x)来实现。我们把要最小化或最大化的函数称为目标函数或准则。 当我们对其进行最小化时，我们也把它称为损失函数或误差函数。下面，我们假设一个损失函数为 ，其中然后要使得最小

梯度下降法大多数机器学习或者深度学习算法都涉及某种形式的优化。 优化指的是改变特征x以最小化或最大化某个函数 f(x) 的任务。 我们通常以最小化 f(x)指代大多数最优化问题。 最大化可经由最小化算法最小化 ​​​​​​​-f(x)来实现。我们把要最小化或最大化的函数称为目标函数或准则。 当我们对其进行最小化时，我们也把它称为损失函数或误差函数。下面，我们假设一个损失函数为 ，其中然后要使得最小