線性回歸：梯度下降
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- 分類：AI 學習中
- 發佈：2025-01-20, 週一 10:57
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梯度下降是一種數學技巧，可重複尋找權重和偏誤，產生損失最小的模型。
在線性回歸中，梯度下降算法用於找到最佳的模型參數。模型參數包括權重和偏差，梯度下降算法通過調整這些參數來最小化損失函數。
梯度下降法會重複執行以下程序，直到達到使用者定義的疊代次數，藉此找出最佳權重和偏差。
模型會以隨機權重和接近零的偏差開始訓練，然後重複執行下列步驟：
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根據目前的權重和偏誤計算損失。
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判斷如何調整權重和偏差，以降低損失。
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將權重和偏誤值移到較小方向上，以減少損失。
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返回步驟 1，重複執行這個程序，直到模型無法再降低損失為止。