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为了调解模子的参数以最小化损失函数我们需要使用优化器 梯度下降法是一种最基本的优化器它的原理是凭证损失函数对参数的梯度沿着梯度的反偏向更新参数以逐步减小损失函数的值 在一个简朴的线性回归模子中我们可以用梯度下降法来更新模子的权重和偏置使得模子的展望值与真实值之间的误差最小梯度下降法的特点是盘算简朴但它的收敛速率可能较慢并且容易陷入局部最优解