梯度下降法：如何优化机器学习模型？

梯度下降法用于更新模型中的权重和偏置项，进而使得损失函数最小化。在每一次迭代中，梯度下降法通过计算损失函数对于每个参数的偏导数来确定梯度，然后更新每个参数以朝着损失函数最小化的方向移动。这个过程重复进行，直到达到预设的停止条件或达到最小化损失函数的要求。

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