pytorch:梯度下降與反向傳播

線性迴歸模型 參考鏈接： PyTorch: 梯度下降及反向傳播. 以一個最簡單的線性迴歸模型爲例： 損失函數 在模型訓練中，損失函數用來衡量預測值與真實值之間的誤差，數值越小表示誤差越小。一個常用的選擇是平方函數。 它在評估索引爲 i 的樣本誤差的表達式爲 可能有人想問這裏爲什麼要除以1/2，其實有沒有1/2對於損失函數來說效果是一樣的，加上1/2是爲了求導方便（把平方求導的係數變成1）。 批量樣

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