优化-最小化损失函数的三种主要方法：梯度下降(BGD)、随机梯度下降(SGD)、mini-batch SGD
优化函数 损失函数 BGD 我们平时说的梯度现将也叫做最速梯度下降，也叫做批量梯度下降(Batch Gradient Descent)。 对目标(损失)函数求导 沿导数相反方向移动参数 在梯度下降中，对于参数 ...
原文：梯度下降法（BGD & SGD & Mini-batch SGD）
梯度下降法 Gradient Descent 优化思想：用当前位置的负梯度方向作为搜索方向，亦即为当前位置下降最快的方向，也称 最速下降法 。越接近目标值时，步长越小，下降越慢。 如下图所示，梯度下降不一定能找到全局最优解，可能寻找到的是局部最优解。 当损失函数是凸函数时，梯度下降得到的解一定是全局最优解，因为凸函数的极小值即为最小值 梯度下降法 批量梯度下降法 Batch Gradient D ...
2019-08-07 21:36 0 735 推荐指数：
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