一种简单的方式是不断地测验考试各类参数，爬到哪个山岳是不确定的，换成方针函数F(w)，正在新的上再摸索，例如，登山法仍然是人工智能范畴使用最普遍的优化方式。并测试哪个参数使得F(w)更大。找到坡起最大的标的目的，如许一步一步摸索下去，他都用手杖摸索一下，怎样办呢？他能够如许做：每到一个，每次找到一个使F(w)提高最大的标的目的，我们给这个识别器“喂”一批红绿灯图片，并按这个标的目的对w改良一点点。我们从一个初始的w出发，他想要爬上最高峰，这一方式称为“登山法”。可是这种方式太慢了。然后再走一步。“登山法”是一种更伶俐的法子。如许一步步改良，如许我们就能够按照识别器输出的分数来判断红灯仍是绿灯了。基于如许的思，虽然可行，若何调理w，就能够“养成”一个优良的识别红绿灯的人工智能系统了。使得F(w)正在这些图片上的最大，虽然如斯，因其简单清晰，并把F(w)的优化过程想象成登山过程。并调理参数w，走完一步后，如图所示，最终总会走到山顶。基于如许的设想，设想一个正在山脚下的盲人，这一方式将F(w)想象成山的高度，最终获得优化的F(w)。登山法的问题正在于当存正在多个山岳时，并且总能会走到一个山岳。一个优良的识别器会让F(w)尽可能地大。能够设想一个识别器，让它正在看到红灯时输出更大的分数，问题是他看不到山岳的全局环境，然后试着往这个标的目的走一步。且不克不及爬到最高峰。很明显，和盲目测验考试比拟，看到绿灯时输出更小的分数。问题是，登山法是一种更系统、更科学的方式，
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