梯度下降（Gradient descent）
梯度下降（Gradient descent） 在有监督学习中，我们通常会构造一个损失函数来衡量实际输出和训练标签间的差异。通过不断更新参数，来使损失函数的值尽可能的小。梯度下降就是用来计算如何更新参数使得损失函数的值达到最小值（可能是局部最小或者全局最小）。 梯度下降计算流程 假设 ...
原文：梯度下降（Gradient Descent）
转载请注明出处：http: www.cnblogs.com Peyton Li 在求解机器学习算法的优化问题时，梯度下降是经常采用的方法之一。 梯度下降不一定能够找到全局最优解，有可能是一个局部最优解。但如果损失函数是凸函数，梯度下降法得到的一定是全局最优解。 梯度下降的相关概念： 步长或学习率 learning rate ：步长和学习率是一个东西，只是在不同的地方叫法不一样，以下叫做步长。步长 ...
2017-09-17 19:57 0 1160 推荐指数：
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