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2026-10-02 · 课程第 57 天

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📐 高等数学 Day 57

梯度下降——一阶优化方法入门

从具体的二元函数出发,理解梯度向量的几何含义,掌握梯度下降更新公式,用学习率 η 调节收敛速度,并初步认识凸函数与局部/全局最小的区别。

梯度 $\nabla f$梯度下降更新公式学习率 $\eta$收敛条件 $0 < \eta < 2/L$局部最小 vs 全局最小
1小时

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