Python 中的优化算法精度分析：浮点数误差、舍入误差对模型训练的影响 大家好，今天我们来深入探讨一个在机器学习和深度学习模型训练中经常被忽视，但又至关重要的问题：优化算法的精度分析，以及浮点数误差和舍入误差对模型训练的影响。 一、引言：精度是模型训练的基石 在构建机器学习模型时，我们常常关注算法的选择、特征工程和超参数调优，但模型训练的精度，也就是优化算法在寻找最优解过程中的精确程度，往往容易被忽略。然而，优化算法的精度直接影响模型的最终性能。如果优化算法由于数值误差而无法找到真正的最优解，那么即使我们选择了最合适的算法和特征，也可能无法得到理想的结果。 二、浮点数表示：精度丢失的根源 计算机使用浮点数来表示实数，但浮点数只能精确表示有限范围内的有限个实数。这是由于浮点数采用二进制科学计数法，只能精确表示可以表示成 $x * 2^y$ 的数字，其中 x 和 y 是整数。对于其他实数，只能用最接近的浮点数来近似表示。 Python 中常用的浮点数类型是 float，它基于 IEEE 754 标准的双精度浮点数格式（64 位）。这种格式提供了一定的精度，但仍然存在误差。 我们可以用以下 …