其参数更新采用的算法为

梯度下降法（Gradient Descent）或其变体，如随机梯度下降法（Stochastic Gradient Descent）、批量梯度下降法（Batch Gradient Descent）等。这些算法通过计算损失函数对模型参数的导数，并根据导数的方向和大小来更新模型参数，以使损失函数最小化。其中，梯度下降法是最基本的优化算法，也是大多数深度学习模型的基础。