梯度下降法学习率与震荡现象：常见错误解析

常见错误解析：

'步长太大，容易引起震荡现象，可能无法收敛。'

正确理解：

步长太大确实会导致算法无法收敛，但不会引起震荡现象。震荡现象通常是由于学习率过大，导致模型在训练过程中反复跳跃，无法找到最优解。

其他关键信息：

• 学习率是人为确定的可以进行更改。
• 梯度下降法是常用的求函数最优解的方法，而不是求解析解的方法。
• 使用Tensorflow自动求导机制，不仅可以对多元函数和向量、矩阵求偏导数，还能通过梯度带求解高阶导数。