a_35 ，我们将根据以下方程式更新模型式子中，对于formula_38是关于函数formula_39求导，formula_40是步长。 但是在离散情况下，即formula_25如果是有限的，我们选择最接近梯度的候选函数 ，然后可以根据上述等式通过线搜索来计算系数 。 请注意，这种方法是一种启发式方法，因此不能给出给定问题的精确解决方案，而是一种近似方法。 在伪代码中，通用梯度增强方法是： Input: training set formula_42 a differentiable loss fun