solver
“sag” min-batch GD
"auto" 自动的
"svd": 解析解就是通过奇异值分解的方式计算的,实际上就是解析解
solver “sag” min-batch GD "auto" 自动的 "svd": 解析解就是通过奇异值分解...
通过经验风险最小化推导极大似然估计。证明模型是条件概率分布,当损失函数是对数损失函数时,经验风险最小化等价于极大似...
优化与深度学习 优化与估计 尽管优化方法可以最小化深度学习中的损失函数值,但本质上优化方法达到的目标与深度学习的目...
决策树(decision tree)是一种基本的分类与回归方法。学习时,利用训练数据根据损失函数最小化的原则建立决...
凸优化 尽管优化方法可以最小化深度学习中的损失函数值,但本质上优化方法达到的目标与深度学习的目标并不相同。 优化方...
梯度下降是最小化风险函数/损失函数的一种经典常见的方法,下面总结下三种梯度下降算法异同。 1、 批量梯度下降算法(...
梯度下降就是一个求极值的方法,在深度学习里面用于最小化损失来训练权重和偏差。 先举个简单的例子, 比如,我们要求如...
最优化 Optimization 损失函数可以量化某个具体权重集W的质量。而最优化的目标就是找到能够最小化损失函数...
梯度下降法不是一种机器学习方法,而是一种基于搜索的最优化方法,它的作用的最小化一个损失函数。相应地,梯度上升可以用...
本文标题:损失最小化的方法
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