一、从Multinomial Logistic模型说起 1、Multinomial Logistic 令为维输入向量; 为输出label;( ...

想象一下，当mini-batch 是真个数据集的时候，是不是就退化成了 Gradient Descent，这样的话，反而收敛速度慢。你忽略了batch 增大导致的计算 batch 代价变大的问题。如果盲目增大mini-batch size 确实是迭代次数减少了，但是计算时间反而会增加 ...

梯度下降（GD）是最小化风险函数、损失函数的一种常用方法，随机梯度下降和批量梯度下降是两种迭代求解思路，下面从公式和实现的角度对两者进行分析，如有哪个方面写的不对，希望网友纠正。 下面的h(x)是要 ...

一个典型的SGD过程中，一个epoch内的一批样本的平均梯度与梯度方差，在下图中得到了展示。 无论什么样的网络结构，无论是哪一层网络的梯度，大体上都遵循下面这样的规律： 高信号/噪音比一段时间之后，信号/噪音比逐渐降低，收敛速度减缓，梯度的方差增大，梯度均值减小。 噪音增加的作用 ...

收敛区间：开区间 收敛域：代入端点验证，可开可闭 ...

什么是发散?什么是收敛? 简单的说 有极限（极限不为无穷）就是收敛，没有极限（极限为无穷）就是发散。 例如：f（x）=1/x 当x趋于无穷是极限为0，所以收敛。 f（x）= x 当x趋于无穷是极限为无穷，即没有极限，所以发散 ...

如何判断数项级数是否收敛 利用必要条件判断级数是否发散 1 Step 1 首先，拿到一个数项级数，我们先判断其是否满足收敛的必要条件： 若数项级数收敛，则 n→+∞ 时，级数的一般项收敛 ...

判断反常积分收敛有四种常用方法： 1、比较判别源法 2、Cauchy判别法 3、Abel判别法 4、Dirichlet 判别法 一 、判断非负函数反常积分的收敛： 1、比较判别问法 2、Cauchy判别法 二 、判断一般函数反常积分的收敛： 1、Abel判别法 ...