激活函数及其梯度
目录 Activation Functions Derivative Sigmoid/Logistic Derivative ...
原文：激活函数与Loss的梯度
一 梯度 导数 偏微分 梯度的区别： 导数：是标量，是在某一方向上变化的效率 偏微分，partial derivate：特殊的导数，也是标量。函数的自变量的方向，函数的自变量越多，偏微分就越多。 梯度，gradient：把所有的偏微分集合成向量，是向量。 梯度向量的长度代表函数在当前点变化的速率。 梯度的作用： 作用通过梯度来找到函数的极小值 如何找到极小值，通过以下公式： 学习步长就是学习率。 ...
2020-03-30 15:53 0 798 推荐指数：
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