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第914章 梯度下降（第5页）
好，那我就用一个生活化的故事，把“梯度下降”讲成小朋友也能听懂的场景：
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小明学认猫的故事
小明第一次去奶奶家，看见一只黑色的小动物，耳朵尖尖，胡须长长。奶奶说：
“这是猫。”
从此，小明的脑子里有了第一个“猫的模型”。
第一次错误：把狗当猫
几天后，小明在街上看到一只小狗，毛也黑黑的，耳朵也竖着，他兴奋地喊：
“猫！”
爸爸摇摇头：“这是狗，不是猫。”
小明心里有点动摇，就像梯度下降一样，他顺着“错误最大的地方”修正了自己脑子里的“参数”。
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第二次错误：把毛绒玩具当猫
在商店里，小明看见一个毛绒玩具，长得跟猫很像，他又喊：
“猫！”
妈妈笑了：“这是玩具，不是猫。”
小明又调整了一次自己的“模型”：
“哦，猫会动，玩具不会动。”
?
第三次错误：把狮子当猫
后来，小明在电视里看到动物园的狮子，大吼一声，他又喊：
“猫！”
爷爷说：“嗯，这算是猫科动物，但不是家猫。”
这一次，小明没有完全错，他的理解更接近真相了。
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梯度下降的隐喻
1小明每次犯错→就像模型算出损失（l）。
2爸爸妈妈的纠正→就是给了梯度（gradient）的方向。
3小明修正理解→就是往负梯度方向走一步。
4一次次迭代→让小明越来越接近“正确的猫的概念”。
5但是：小明永远也不会得到一个“完美定义”，因为世界上还有狮子、豹子、无毛猫、长得像狗的猫……
所以，小明的“猫模型”只是“在大多数情况下能认对猫”，就像人工智能那样，在概率意义下接近真相，而不是绝对真理。
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哲学味道
?人类学习知识，就像小明认猫：不断在错误和纠正中前进。
?梯度下降的过程告诉我们：学习不是一蹴而就的顿悟，而是数不清的小步修正。
?而且，和ai一样，我们的认知也永远带着“模糊性”和“不确定性”。
?
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