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请问，梯度下降法的适用范围是什么？
2023-05-28 阅读 48
梯度下降法是一种常用的优化算法，适用于多种机器学习和深度学习任务中的模型参数优化问题。具体来说，梯度下降法适用于目标函数可导且具有唯一全局最优解的优化问题，例如线性回归、逻辑回归、神经网络等模型的参数优化。同时，梯度下降法也适用于一些非凸优化问题，例如支持向量机等模型的参数优化。但是，对于非光滑、不可导或者存在多个局部最优解的优化问题，梯度下降法可能不是最优算法。
更新于 2023年05月28日
