梯度下降法和最速下降法区别 📈🔍
发布时间：2025-03-02 18:58:43来源：
在机器学习与优化领域，梯度下降法（Gradient Descent）和最速下降法（Steepest Descent Method）都是重要的优化算法。虽然它们名字听起来相似，但其实有着明显的区别。🌟
首先，从概念上讲，梯度下降法是一种迭代优化算法，用于寻找函数最小值。它通过沿着负梯度方向更新参数来逐步逼近最优解。在每一步迭代中，梯度下降法会计算当前点的梯度，并沿着该梯度的反方向移动，以期望找到函数的局部最小值。🏃♂️
相比之下，最速下降法也是一种基于梯度的优化方法，但它选择的是使得目标函数下降最快的方向。这意味着在每次迭代时，最速下降法会选择一个特定的范数（如欧几里得范数），然后沿着该范数下的最大负梯度方向进行搜索。因此，尽管两者都使用了梯度信息，但在具体实现上存在差异。🔄
总结来说，梯度下降法更注重全局搜索，而最速下降法则是在特定范数下寻找最快下降路径。这两种方法各有优势，在实际应用中需根据问题特点灵活选择。💡
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