梯度下降演算法的原理及實現。
一.梯度下降的演算法方程式為：
二.方程式詳解：
引數：1.：
：表示網路中需要訓練的引數。
2.：表示學習率。
：表示影象中一點的斜率。
含義：假設乙個二次函式，初始位置在曲線上藍色點，
如果學習率α設定過大，則θ的每一次更新幅值將會很大。如此，若藍點已非常接近最低點，則下一次引數更新的更新則會偏離最低點。
如果學習率α設定過小，則θ的每一次更新幅值將會很小。如此，將會增加引數訓練的成本。
在確定學習率α以後，隨著藍點的移動，藍點在曲線上每一點處 的斜率會發生變化，向下則變小，向上則變大。所以，隨著藍點越來越接近最低點，斜率變小，θ的更新幅值也會越來越小。
梯度下降演算法 梯度下降演算法為何叫梯度下降？
首先，我們知道乙個演算法的名字可以很好地去解釋乙個演算法，那麼梯度下降演算法是什麼呢？很明顯的，就是用梯度這個工具來解決問題的一種演算法。解決什麼問題呢？如何在乙個函式曲面的某一點，找到乙個函式值變化最大的方向。比如 我們站在山上的某一點，我們想要以最快的速度上山，但是我們的步子大小是一定的，那麼最...
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