梯度下降是帮助神经网络获得正确的权重值和偏差值的最常见算法之一。梯度下降法(GD)是在每一步中最小化成本函数J(W,b)的一种算法。它迭代地更新权重和偏差，以尝试在成本函数中达到全局最小值。梯度下降是帮助神经网络获得正确的权重值和偏差值的最常见算法之一。梯度下降法(GD
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批大小、batch、mini-batch、epoch的区别_weixin_44877380的博客
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