有兩種方法：1、批量梯度下降法：批量梯度下降法需要先計算整個訓練數據集的誤差，然后對所有權重進行更新。具體操作如下：計算誤差：將整個數據集傳遞給模型進行學習，并計算整個數據集的誤差（通常是用損失函數來計算）。更新權重：根據模型的梯度下降法更新權重。更新公式為：w=w-learning_rate*gradient，其中w表示權重，learning_rate表示學習率，gradient是代價函數求導后的梯度。2、隨機梯度下降法：隨機梯度下降法是指在訓練數據集中隨機選擇一個樣本進行梯度下降。具體操作如下：隨機選擇一個樣本：在訓練數據集中隨機選擇一個樣本，計算其誤差。更新權重：根據模型的梯度下降法更新權重。更新公式為：w=w-learning_rate*gradient，其中w表示權重，learning_rate表示學習率，gradient是代價函數求導后的梯度。