什么是梯度下降?

梯度下降(Gradient Descent)是一种用于优化目标函数的迭代算法,通过计算函数在当前点的梯度(即导数或偏导数),并沿梯度反方向调整参数,逐步逼近函数的最小值。在机器学习中,它被广泛用于调整模型参数以最小化损失函数。梯度下降的核心思想是通过反复微调参数,使得模型预测结果与真实值之间的误差逐渐减小。

在自动驾驶领域,梯度下降算法尤为重要。例如,在训练神经网络处理传感器数据(如摄像头或激光雷达)时,梯度下降帮助模型学习如何准确识别行人、车辆或交通标志。此外,在路径规划或控制算法中,梯度下降可用于优化轨迹生成,确保车辆行驶既安全又高效。随着自动驾驶技术的发展,梯度下降的变体(如随机梯度下降、Adam等)因其高效性和适应性,已成为训练复杂模型不可或缺的工具。