一、從Multinomial Logistic模型說起 1、Multinomial Logistic 令為維輸入向量; 為輸出label;( ...

想象一下，當mini-batch 是真個數據集的時候，是不是就退化成了 Gradient Descent，這樣的話，反而收斂速度慢。你忽略了batch 增大導致的計算 batch 代價變大的問題。如果盲目增大mini-batch size 確實是迭代次數減少了，但是計算時間反而會增加 ...

梯度下降（GD）是最小化風險函數、損失函數的一種常用方法，隨機梯度下降和批量梯度下降是兩種迭代求解思路，下面從公式和實現的角度對兩者進行分析，如有哪個方面寫的不對，希望網友糾正。 下面的h(x)是要 ...

一個典型的SGD過程中，一個epoch內的一批樣本的平均梯度與梯度方差，在下圖中得到了展示。 無論什么樣的網絡結構，無論是哪一層網絡的梯度，大體上都遵循下面這樣的規律： 高信號/噪音比一段時間之后，信號/噪音比逐漸降低，收斂速度減緩，梯度的方差增大，梯度均值減小。 噪音增加的作用 ...

收斂區間：開區間 收斂域：代入端點驗證，可開可閉 ...

什么是發散?什么是收斂? 簡單的說 有極限（極限不為無窮）就是收斂，沒有極限（極限為無窮）就是發散。 例如：f（x）=1/x 當x趨於無窮是極限為0，所以收斂。 f（x）= x 當x趨於無窮是極限為無窮，即沒有極限，所以發散 ...

如何判斷數項級數是否收斂 利用必要條件判斷級數是否發散 1 Step 1 首先，拿到一個數項級數，我們先判斷其是否滿足收斂的必要條件： 若數項級數收斂，則 n→+∞ 時，級數的一般項收斂 ...

判斷反常積分收斂有四種常用方法： 1、比較判別源法 2、Cauchy判別法 3、Abel判別法 4、Dirichlet 判別法 一 、判斷非負函數反常積分的收斂： 1、比較判別問法 2、Cauchy判別法 二 、判斷一般函數反常積分的收斂： 1、Abel判別法 ...