人工智能安全：原理与实践 课件 第8章 梯度下降算法的安全应用(8.1梯度下降算法原理简介)_第1页
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李剑博士，教授，博士生导师网络空间安全学院lijian@January23,2025第8章梯度下降算法的安全应用8.1梯度下降算法原理简介本章介绍

梯度下降（GradientDescent）算法是机器学习中最常用的优化方法之一。它的作用是通过迭代寻找函数的最大值或最小值。本章介绍了梯度下降算法的原理、优化方法、常见问题以及实际应用。在编程实践部分介绍了一个基于梯度下降的模型逆向（ModelInversion）攻击。1.梯度下降算法概述在机器学习中，通常用梯度下降算法最小化代价函数（CostFunction），这样就可以得到模型的最优参数。梯度下降算法原理如图所示。1.梯度下降算法概述梯度下降算法的核心思想很简单，它的原理是在每一步迭代过程中，沿着函数梯度方向移动一定的距离，进而达到找到最小值的目的。梯度下降算法的一般步骤如下：（1）初始化参数（2）计算代价函数（3）计算梯度（4）更新参数（5）重复步骤2-42.梯度下降算法优化方法虽然梯度下降算法很简单，但是在实际应用中，为了提高算法的效率和稳定性，通常需要对其进行优化。下面介绍几种常见的梯度下降算法优化方法。（1）批量梯度下降算法（BatchGradientDescent）（2）随机梯度下降算法（StochasticGradientDescent）（3）小批量梯度下降算法（Mini-BatchGradientDescent）（4）动量梯度下降算法（MomentumGradientDescent）（5）自适应学习率梯度下降算法（AdaptiveLearningRateGradientDescent）3.梯度下降算法的应用梯度下降算法在人工智能机器学习中有着广泛的应用，下面介绍几个常见的应用场景。(1)线性回归(2)逻辑回归(3)神经网络(4)深度学习深度学习通常使用随机梯度下降算法或小批量梯度下降算法来进行训练。在深度学习中，梯度下降算法的性能对于模型的精度和速度都有着至关重要的影响。小结本

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