《表1 随机梯度下降算法公式参数的含义》

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为使神经网络的误差尽量小，损失函数要取到最小值，这个过程可以近似看作求取损失函数最优解的过程。对损失函数最小值的寻找方向一定是其下降幅度最大的方向，即损失函数初始点位处梯度向量的方向。在训练轮数进行不断迭代的过程中应用随机梯度下降法，得出最小化的损失函数以及训练模型的参数值，反向调整卷积核的输入权值[11]。随机梯度下降算法的相关计算公式如式⑴、⑵、⑶所示，公式的参数意义如表1所示。