GD是什么算法

GD（Gradient Descent）是一种优化算法，用于最小化损失函数或最大化效用函数。它通过沿着梯度方向更新参数来逐步逼近最优解。在机器学习中，GD通常用于训练神经网络和其他模型，以便调整模型的参数以最小化损失函数。它是大多数深度学习算法中最基本的优化算法之一。

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