训练过程--梯度下降算法(SGD、adam等) 📈🚀 _sgd公式 _

随着深度学习的迅猛发展，梯度下降算法成为了机器学习领域中不可或缺的一部分。无论是初学者还是资深开发者，都对SGD（随机梯度下降）和Adam等优化器耳熟能详。今天，我们就来深入探讨一下这些算法背后的数学原理，特别是SGD的具体计算方式。

首先，让我们来看看SGD的基本概念。SGD是一种迭代方法，用于寻找损失函数的最小值。其核心思想是通过不断地调整模型参数，使得损失函数的值逐渐减小。在每次迭代过程中，SGD仅使用单个样本或一个小批量数据来计算梯度，从而快速地更新模型参数。

公式如下：

θ = θ - α ∇J(θ)

其中，θ表示模型参数，α表示学习率（learning rate），∇J(θ)表示损失函数J关于参数θ的梯度。这个简单的公式背后隐藏着强大的力量，它能帮助我们找到最优解，从而提高模型的预测能力。

希望这篇简短的介绍能够帮助大家更好地理解SGD及其在实际应用中的重要性。🚀🔍

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