D判別器（Discriminative Descent）是一種優(yōu)化算法，用于解決二分類問題。在機器學習和深度學習中，D判別器通常用于訓練一個模型，使其能夠區(qū)分兩個類別的數(shù)據(jù)點。

D判別器的基本原理是通過梯度下降法來更新模型的參數(shù)，使模型對每個數(shù)據(jù)點的預測概率最大化。具體來說，D判別器會計算每個數(shù)據(jù)點的真實標簽與其預測概率之間的差值，然后根據(jù)這些差值來更新模型的參數(shù)。這個過程會一直持續(xù)進行，直到模型收斂為止。

通過使用D判別器，我們可以訓練出一個能夠很好地區(qū)分兩個類別的數(shù)據(jù)點的模型。這對于許多實際應用非常重要，例如圖像識別、語音識別和自然語言處理等。