梯度下降算法推导公式

梯度下降算法是一种常用的优化方法,用于求解损失函数的最小值。其推导公式如下:

假设有一个损失函数 J(w),其中 w 是待求解的参数向量。梯度下降算法的目标是找到使损失函数最小化的 w 值。

  1. 首先随机初始化 w 的值。
  2. 在每次迭代中,计算当前 w 下的损失函数 J(w) 的梯度 ∇J(w)。
  3. 根据梯度的方向和大小来更新 w 的值:w = w - α∇J(w),其中 α 是学习率,控制着每次迭代中更新的步长大小。
  4. 重复执行步骤 2 和步骤 3,直到达到预定的停止条件,比如迭代次数达到上限或者损失函数的改变量小于某个阈值。

通过不断地迭代更新 w 的值,梯度下降算法能够寻找到损失函数的最小值点,从而得到最优的参数值。