最陡下降法的步長選擇
最陡下降法（也稱為梯度下降法）是一種常用的最佳化算法，用於找到函式的最小值。在選擇步長時，通常會考慮以下因素：
- 疊代步長：可以選擇一個初始步長，然後逐漸減小步長，直到達到預定的最小步長或者達到足夠接近最優解的位置。這種方法通常需要人工設定初始步長和最小步長。
- 學習率：學習率是疊代過程中每次更新參數時使用的步長大小。可以通過調整學習率來控制算法的收斂速度和精度。較小的學習率可能導致算法收斂得更慢，但能夠更好地避免陷入局部最小值。
- 函式特性：函式的特性也會影響步長的選擇。對於一些具有明顯局部最小值的函式，可以選擇較大的步長以加快收斂速度。而對於一些具有多個局部最小值的函式，較小的步長可能更有利於找到最優解。
綜上所述，最陡下降法通常通過疊代過程中的學習率來控制步長的大小。在選擇學習率時，可以根據函式的特性、問題的性質以及算法的收斂速度和精度來綜合考慮。