gradient详解
时间：2026-02-25 15:24:11来源：“Gradient”（梯度）在数学和机器学习中是一个重要概念，常用于优化模型参数。它表示函数在某一点的变化率方向和大小。
| 项目 | 内容 |
| 定义 | 梯度是函数在某点的偏导数组成的向量，指示最大上升方向。 |
| 应用 | 常用于梯度下降法，通过反向传播调整模型参数。 |
| 计算 | 对每个变量求偏导，组成向量。例如：f(x,y)=x²+y²，梯度为(2x, 2y)。 |
| 特点 | 梯度方向为最快上升方向，负梯度为最快下降方向。 |
梯度在深度学习中起着关键作用，帮助模型更高效地收敛。理解其原理有助于更好地掌握优化算法。
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