loss function衡量单一样本的精度。cost function衡量对样本集m的总体精度。那么如何找到这样一组m和b呢？我们需要用梯度下降模型来训练。
下图就是一个梯度下降模型。为了便于说明，我们设w和b均为一维实数向量。我们可以看到代价函数J（w，b）是一个凸函数，而最低点则是我们想要的点。
在开始训练时，我们可以任意取一点作为初始点。取在哪并没多少关系，因为这个点总会朝着最陡的方向走向最低点。可能走一步（一次迭代），2步3步，但最终都会到达。
梯度下降模型
loss function衡量单一样本的精度。cost function衡量对样本集m的总体精度。那么如何找到这样一组m和b呢？我们需要用梯度下降模型来训练。
下图就是一个梯度下降模型。为了便于说明，我们设w和b均为一维实数向量。我们可以看到代价函数J（w，b）是一个凸函数，而最低点则是我们想要的点。
在开始训练时，我们可以任意取一点作为初始点。取在哪并没多少关系，因为这个点总会朝着最陡的方向走向最低点。可能走一步（一次迭代），2步3步，但最终都会到达。
梯度下降模型
loss function衡量单一样本的精度。cost function衡量对样本集m的总体精度。那么如何找到这样...
深度模型拥有很多超参： 学习步长：alpha momentum 梯度下降参数：beta Adam 梯度下降参数：b...
梯度下降是机器学习中用来使模型逼近真实分布的最小偏差的优化方法。在普通的随机梯度下降和批梯度下降当中，参数的更新是...
随机梯度下降 神经网络模型 反向传播算法 随机梯度下降 通过多次的随机选择某一个样本进行梯度下降，其均值依然能够反...
梯度下降优化基本公式： 一、三种梯度下降优化框架 这三种梯度下降优化框架的区别在于每次更新模型参数时使用不同的样本...
什么是梯度下降？在求解机器学习算法的模型参数，即无约束优化问题时，梯度下降（Gradient Descent）是最...
Python复现，使用了随机梯度下降法，梯度下降法，adagrad和对偶形式四种算法： 舟晓南：感知机模型pyth...
输出 逻辑回归模型的梯度下降 输出 正则化逻辑回归 输出
一、梯度下降 二、代码的实现 （一.梯度下降） 导包 构建数据 梯度下降 使用梯度下降，可视化 (二。梯度下降矩阵...
1. 学习率 1.1 是什么 深度学习模型通常由随机梯度下降算法进行训练。随机梯度下降算法有许多变形：例如 Ada...
本文标题：梯度下降模型
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/pdwhlftx.html
网友评论