CNN學習筆記：梯度下降法
CNN學習筆記：梯度下降法 梯度下降法 梯度下降法用於找到使損失函數盡可能小的w和b，如下圖所示，J(w,b)損失函數是一個在水平軸w和b上面的曲面，曲面的高度表示了損失函數在某一個點的值 ...
原文：CNN－梯度下降
一 梯度檢測： 對於函數而言通常有兩種計算梯度的方式： .數值梯度 numberical gradient .解析梯度 analytic gradient 數值梯度計算通常為： 更為常見的是： h是一個很小的數，在實際當中通常為 e 假設數值梯度為 a 解析梯度為 n，則數值梯度和解析梯度的誤差relative error: relative error gt e 通常情況梯度是錯誤的 e lt ...
2016-06-02 12:45 0 1651 推薦指數：
相關推薦
CNN- 數據預處理
對於CNN輸入的數據，常見的有三種處理方式： 1.Mean subtraction. 將數據的每一維特征都減去平均值。在numpy 中 X -= np.mean(X, axis = 0) 2.Normalization 歸一化數據，使數據在相同尺度。 在numpy ...
梯度下降與隨機梯度下降
梯度下降法先隨機給出參數的一組值，然后更新參數，使每次更新后的結構都能夠讓損失函數變小，最終達到最小即可。在梯度下降法中，目標函數其實可以看做是參數的函數，因為給出了樣本輸入和輸出值后，目標函數就只剩下參數部分了，這時可以把參數看做是自變量，則目標函數變成參數的函數了。梯度下降每次都是更新每個參數 ...
【stanford】梯度、梯度下降，隨機梯度下降
一、梯度gradient http://zh.wikipedia.org/wiki/%E6%A2%AF%E5%BA%A6 在標量場f中的一點處存在一個矢量G，該矢量方向為f在該點處變化率最大的方向，其模也等於這個最大變化率的數值，則矢量G稱為標量場f的梯度。 在向量微積分中，標量場的梯度 ...
卷積神經網絡CNN-學習1
卷積神經網絡CNN-學習1 十年磨一劍，霜刃未曾試。 簡介：卷積神經網絡CNN學習。 CNN中文視頻學習鏈接：卷積神經網絡工作原理視頻-中文版 CNN英語原文學習鏈接：卷積神經網絡工作原理視頻-英文版 一、定義 卷積神經網絡 ...
【實作】CNN-人臉表情識別
人臉表情識別 一、數據集說明 使用的數據集是FER2013 kaggle FER2013 https://www.kaggle.com/c/challenges-in-representati ...
梯度下降、隨機梯度下降和批量梯度下降
轉載請注明出處，樓燚(yì)航的blog，http://www.cnblogs.com/louyihang-loves-baiyan/ 這幾種方法呢都是在求最優解中經常出現的方法，主要是應用迭代的思想來逼近。在梯度下降算法中，都是圍繞以下這個式子展開： \[\frac {\partial ...
梯度下降法和隨機梯度下降法
1. 梯度 在微積分里面，對多元函數的參數求∂偏導數，把求得的各個參數的偏導數以向量的形式寫出來，就是梯度。比如函數f(x,y), 分別對x,y求偏導數，求得的梯度向量就是(∂f/∂x, ∂f/∂y)T,簡稱grad f(x,y)或者▽f(x,y)。對於在點(x0,y0)的具體梯度向量 ...