通过计算损失函数对网络参数的梯度，并沿着梯度的反方向更新参数，从而使得模型的预测结果与真实标签越来越接近
核心概念解析
- 损失函数（Loss Function）：衡量模型预测结果与真实标签之间差异的函数。数值越小，表示模型预测越准确。
- 梯度：函数在某一点变化率最大的方向。在神经网络中，梯度表示损失函数值对网络参数的偏导数，指明了损失函数在当前参数下下降最快的方向。
- 反向传播（Backpropagation）：一种用于计算神经网络中所有参数的梯度的算法。它通过链式法则，从输出层开始，逐层计算每个参数对损失函数的贡献。
- 参数更新：根据计算得到的梯度，对网络参数进行调整。沿着梯度的反方向更新参数，意味着朝着损失函数减小的方向调整参数。
详细解释
计算损失函数：
- 首先，神经网络根据输入数据进行前向传播，得到一个预测结果。
- 将这个预测结果与真实的标签进行比较，计算出损失函数的值。损失函数有很多种，比如均方误差、交叉熵损失等，选择合适的损失函数取决于任务类型。
计算梯度：
- 通过反向传播算法，计算损失函数对网络中每一个参数的偏导数。这些导数组成的向量就是梯度。
- 梯度告诉我们，如果想让损失函数的值减小，应该沿着哪个方向调整参数。
更新参数：
- 将学习率（learning rate）乘以梯度，得到一个更新量。学习率是一个超参数，控制每次更新的步长。
- 将参数减去更新量，得到新的参数。
- 沿着梯度的反方向更新参数，意味着朝着损失函数减小的方向调整参数。
迭代更新：
- 重复步骤1-3，直到损失函数的值达到一个满意的程度，或者达到预设的迭代次数。
形象比喻
想象你站在一座山坡上，想要找到山底的最低点。
- 损失函数：山的高度。
- 梯度：山坡最陡的方向。
- 更新参数：沿着最陡的方向向下走。
通过不断地沿着最陡的方向向下走，你最终会到达山底的某个位置，也就是找到一个局部最小值。
为什么沿着梯度的反方向更新参数？
- 梯度方向：梯度方向是函数值增长最快的方向，那么梯度的反方向就是函数值下降最快的方向。
- 最小化损失：我们的目标是找到一组参数，使得损失函数的值最小。因此，沿着梯度的反方向更新参数，可以最快速地降低损失函数的值。
总结
通过计算损失函数对网络参数的梯度，并沿着梯度的反方向更新参数，实际上就是让模型不断地调整自己，使得预测结果与真实标签的差异越来越小。这个过程有点像盲人摸象，模型通过不断地试错，逐渐找到一个最优的参数组合。
需要注意的是，神经网络的优化是一个复杂的过程，可能会陷入局部最小值。为了缓解这个问题，研究者们提出了很多优化算法，比如动量法、Adam等。