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梯度下降法

梯度下降法

作者: VaultHunter | 来源:发表于2017-08-16 13:44 被阅读0次

参考1
参考2
代价函数(损失函数)(cost function or lost function)

代价函数

其中dj是期望输出,oj是实际输出,

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梯度可以理解为导数,在图中左边,导数为负,所以点会朝向E减小的方向移动

梯度下降法有两个缺点

  • 学习率过大会导致震荡,学习率过小会收敛缓慢
  • 容易陷入局部最优解

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