梯度下降算法是如何工作的，为什么能用于训练神经网络？

Question

Accepted Answer

考察点：考察对梯度下降原理及其在神经网络训练中作用的掌握。回答思路：描述梯度下降的基本步骤：计算梯度、更新参数、迭代 说明学习率的作用及对收敛的影响 解释为何沿负梯度方向更新能最小化损失函数 能提及局部最优、收敛等边界

考察说明