gradient详解

时间：2026-02-25 15:24:11来源：

“Gradient”（梯度）在数学和机器学习中是一个重要概念，常用于优化模型参数。它表示函数在某一点的变化率方向和大小。

项目	内容
定义	梯度是函数在某点的偏导数组成的向量，指示最大上升方向。
应用	常用于梯度下降法，通过反向传播调整模型参数。
计算	对每个变量求偏导，组成向量。例如：f(x,y)=x²+y²，梯度为(2x, 2y)。
特点	梯度方向为最快上升方向，负梯度为最快下降方向。

梯度在深度学习中起着关键作用，帮助模型更高效地收敛。理解其原理有助于更好地掌握优化算法。