学长缓慢而有力的撞着图片

学长缓慢而有力的撞着图片，这种情况在机器学*领域中被称为梯度下降。梯度下降是一种优化算法，用于寻找最小化损失函数的参数。在训练神经网络时，我们需要通过不断调整权重和偏置来最小化损失函数。梯度下降算法通过计算损失函数对每个参数的导数来确定哪些方向可以最大程度地减少损失函数。然后，我们将参数沿着这个方向进行微调，以达到更好的模型拟合效果。

梯度下降算法通常分为批量梯度下降、随机梯度下降和小批量梯度下降三种形式。批量梯度下降是指每次迭代都使用全部训练数据进行计算；随机梯度下降是指每次迭代只使用一个样本进行计算；小批量梯度下降则是在两者之间取一个折中方式，即每次迭代使用一部分样本进行计算。

在实现中，我们需要注意学*率的选择和调整。学*率了参数更新的步长大小，过大会导致震荡不收敛，过小则会收敛缓慢。因此，我们需要进行学*率的调整，以达到最优的收敛速度和效果。

总之，梯度下降算法是神经网络训练中不可或缺的一部分，通过不断地微调参数来提高模型的准确性和泛化能力。