当然可以！梯度下降是一种优化算法，用于最小化机器学习模型的损失函数。

核心思想：

1. 计算损失函数相对于参数的梯度（导数）
2. 沿着梯度的反方向更新参数
3. 重复此过程直到收敛

公式：θ = θ - α × ∇J(θ)

其中：

• θ 是参数
• α 是学习率
• ∇J(θ) 是梯度

你想了解具体的实现案例吗？

学习率的选择非常关键！

选择原则：

• 太大：可能导致震荡，无法收敛
• 太小：收敛太慢，训练时间长
• 刚刚好：平稳快速地收敛

常用策略：

1. 从 0.001 或 0.01 开始尝试
2. 使用学习率衰减（逐渐减小）
3. 使用自适应学习率算法（Adam、RMSprop）

需要我推荐一些学习资源吗？