首先，先回顧梯度下降公式：（下面利用均方差mse損失來進行演示）
梯度下降的訓練公式：
接下來，按照上面的公式進行求最大值的案例講解
令，學習速率
為0.1，初始化引數w1=0，w2=0，b=0
樣本一：x1=0.1，x2=0.8
輸出：out=w1x1 + w2x2 + b =0*0.1 + 0*0.8 + 0 = 0
期望輸出=0.8
損失：loss=(out-期望輸出)2=(0 - 0.8)2=0.64
回顧此前的公式：
因此，新的權重：
輸入：x1=0.5，
x2=0.3
輸出：期望輸出=0.5
損失：loss=(out-期望輸出
)2 = (0.2064-0.5)2 = 0.0862
得到新權重：
訓練幾百個樣本後，引數w1=0.5，
w2=0.5，
b=0.166667
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