深度学习中只给loss的数值如何选择下降方向？
2023-07-31 阅读 25
在深度学习中，选择下降方向的常见方法是使用梯度下降算法。梯度是损失函数对于模型参数的偏导数，它表示了损失函数在当前参数值处的变化率。通过计算损失函数对于模型参数的梯度，我们可以确定损失函数下降最快的方向，然后沿着该方向更新模型参数，以使损失函数逐渐减小。
具体来说，梯度下降算法的步骤如下：
1. 初始化模型参数。
2. 计算损失函数关于模型参数的梯度。
3. 根据梯度的方向和大小，更新模型参数。
4. 重复步骤2和3，直到达到停止条件（例如达到最大迭代次数或损失函数的变化很小）。
在实际应用中，梯度下降算法有多种变体，如批量梯度下降（Batch Gradient Descent）、随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent）和小批量梯度下降（Mini-batch Gradient Descent）。这些变体在计算梯度和更新参数时使用不同的数据量，从而影响了算法的收敛速度和稳定性。
总之，通过计算损失函数对于模型参数的梯度，我们可以选择下降方向，并使用梯度下降算法来更新模型参数，从而实现损失函数的最小化。
更新于 2023年07月31日
