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news 2025/9/18 15:16:59

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当你和我一样对自己问出这个问题后，分析一下！其实我首先得知道梯度下降是什么，也就它的定义。其次我得了解它具体用在什么地方，也就是使用场景。最后才是这个问题，梯度下降有什么用？怎么用？

所以我按照这个思路给大家讲讲我自己是怎么理解梯度下降的。

一、什么是梯度下降？

（1）先说说什么是梯度

梯度的本质是一个向量，他指的是函数在某一个点的变化率（斜率），向量是有大小和方向的量，方向好理解，大小是指这个点的斜率数值大小。

如果一个函数，它是二元的，那么函数画出的图像就是一个面，如果它还有更多的输入值，那么画出的图像就是超平面，这种情况我也说不清了。所以就从最简单的二元线性回归模型来说吧。

哪怕是最简单的一元线性回归模型的损失函数，都蛮难画的。但不要紧，因为是二元函数他们的形状大同小异，但都像一个碗一样，所以这里就用简单点的函数的来理解。

一元线性回归模型	$y = wx + b$
它的损失函数MSE	$J(w,b)=\frac{1}{2m}\sum_{i=1}^{m}(f_{w,b}(x^{i})-y^{i})^{2}$
简化二元函数	$f(w,b) = w^{2}+b^{2}$

在某个点(w,b)处的梯度，就是分别对w求偏导数，然后对b求偏导数，最后长这个这样子 $\left ( \frac{\sigma f}{\sigma w},\frac{\sigma f}{\sigma b}\right )$ 由全部变量的偏导数汇总在一起形成的向量就被成为梯度。

（2）再从定义上理解梯度下降

梯度下降是一个算法，它不仅可以用在多元线性回归任务中，而且是一个非常通用的优化算法。它用于寻找一些函数的最小值。梯度是一个向量，不仅表示方向，同时也表示这个方向上的斜率大小。因此，梯度的反方向是函数值下降最快的方向，也就是函数值下降最快的速度。梯度下降算法的核心思想就是沿着梯度方向逐步迭代搜索，直至找到最小值，即策略是要找到一个最小值，使得函数值尽可能小。

（3）最后从图像上直观理解梯度下降

这个图中横坐标是参数 $\theta$ ，他表示所有的要学习的参数，那我上面举得例子来说参数指的是w和b，在这图里呢就简化成了所有参数统称 $\theta$ 。纵坐标是代价Cost其实就是预测值与真实值之间的差距。从图中可以看出来，这个差距在不断地变小。

要注意哦！光是差距变小还不足以说明什么是梯度下降，它是每一步都是最快的下降速度来下降的。就好像你下坡总有迈步子的动作，所以图中有一个叫做“学习率”的东西，可以控制每次下降多少。

二、梯度下降算法用在哪儿？

因为这是机器学习的专题，所有我就只说一下它在机器学习领域的使用。 梯度下降算法主要用在机器学习模型训练，用来寻找一个损失函数局部最小值点，特别是当目标函数是多变量实值函数时。

监督学习：用于训练各种回归模型（如线性回归、逻辑回归）和分类模型（如支持向量机、神经网络）的参数优化。
深度学习：是训练深层神经网络的标准方法，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、多层感知器（MLP）等，用于图像识别、自然语言处理、语音识别等多种任务。

三、梯度下降算法怎么用？

具体来说，梯度下降法通过迭代更新模型参数来逐步降低目标函数的值。在每次迭代过程中，算法计算目标函数关于当前参数值的梯度（即函数在该点的斜率或方向导数向量），然后沿着梯度的反方向移动一定的步长（学习率）。

以下是梯度下降算法的步骤：

首先，我们有一个目标函数（损失函数），其中的参数表示模型的参数。目标是找到能够最小化目标函数的参数值。
目标函数的梯度（导数）表示了函数在当前参数值处的变化方向。我们沿着梯度的负方向调整参数值，以降低目标函数的值，也可以说是我们向着函数减小的方向前进，直到到达一个局部最小值的位置。
通过不断迭代更新参数，梯度下降算法尝试找到能够最小化目标函数的参数值。
当满足某个停止准则，如达到最大迭代次数、梯度足够接近零等，我们就可以停止迭代搜索。