梯度下降（Gradient Descent）

梯度下降是所有深度学习训练的基础算法。核心思想：站在山上（高误差），环顾四周找到最陡的下山方向（梯度），走一步，重复直到到达山谷（最小误差）。

主要变体：

• SGD（随机梯度下降）：每次用一小批数据计算梯度
• Adam：自适应学习率，目前最常用的优化器
• AdamW：Adam+权重衰减，大模型训练主流选择

关键超参数：学习率（步长大小，太大震荡不收敛，太小训练太慢）、学习率调度（训练过程中逐步降低学习率，Cosine/Warmup）、梯度裁剪（限制梯度大小，防止训练不稳定）。