损失函数梯度下降的关系

本人在阅读了很多资料后，发现很多博客都在介绍损失函数，梯度下降等方法，但是很多文章没有把二者的关系讲解清楚，本文试着阐述二者关系，希望对大家有帮助

损失函数（Loss function）是用来估量你模型的预测值 f(x)f(x) 与真实值 YY 的不一致程度，它是一个非负实值函数，通常用 L(Y,f(x))L(Y,f(x)) 来表示。损失函数越小，模型的鲁棒性就越好，常用的最小二乘法，大家可以参考该文章https://blog.csdn.net/u010976453/article/details/78488279，这里已经介绍了损失函数的定义以及损失函数的种类，因为本文重点在于阐述损失函数跟梯度下降的关系，所以仅仅本文仅仅平方损失函数为例，其他损失函数大家连接中的内容即可。

梯度下降是迭代法的一种,可以用于求解最小二乘问题(线性和非线性都可以)， 梯度下降 法大家可以参考 https://www.jianshu.com/p/c7e642877b0e 本文不在细说

梯度下降和损失函数的关系是：梯度下降是求解损失函数的一种最优化算法，

下面开始论述两者关系，以最小二乘法也叫平方损失为例：

假设目标函数定义为：

使用平方损失函数损失函数的形式如下：

我们的目的是求解损失函数的最小值：

                                               MIN

求解一个函数的最小值就要求解一个函数的极小值，极小值为梯度为0的点，如果我们知道函数方程的所有，那么此方程就很好解了，但是在机器学习中，所知道只有训练集合中的值（X，Y）,并不知道值，所以求解方法最小值问题转化为求解问题，这时需要引入梯度下降法：

梯度下降求解的表达式为：其中a为学习率表达式如下：

展开后：

                                 

如果利用梯度下降法计算，那么这个方程中已知的只有（X,Y），其他都不知道，那么如何求解，解法为：

给所有的赋予一个随机初始值，然后不断根据训练数据，迭代获得最终的值，这样的话所有的参数都是已知，利用梯度下降就可以求解所有参数

Repeat until convergence 收敛的条件可以是设置固定的训练轮数，比如1000轮，或者是当梯度接近0的值，比如梯度已经达到0.00001等