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原创 梯度下降法训练神经网络：深入理解与实践

神经网络是机器学习中的重要模型，其训练过程的核心之一便是优化算法。梯度下降法（Gradient Descent）作为最常用的优化算法，广泛应用于神经网络的训练中。本文将详细探讨梯度下降法如何在神经网络的训练中发挥作用，并通过具体代码实现帮助读者理解其工作原理和实践操作。1. 神经网络训练概述神经网络训练的目标是调整网络参数（即权重和偏置），使得网络输出尽可能接近目标值。为了实现这个目标，我们通过损失函数（Loss Function）来衡量网络输出与真实值之间的差距，并通过优化算法最小化这个损失。常见的损失函