機器學習——梯度下降法
1 前言 機器學習和深度學習里面都至關重要的一個環節就是優化損失函數，一個模型只有損失函數收斂到一定的值，才有可能會有好的結果，降低損失的工作就是優化方法需做的事。常用的優化方法：梯度下降法家族、牛頓法、擬牛頓法、共軛梯度法、Momentum、Nesterov Momentum ...
原文：機器學習之梯度下降法
梯度下降 最速下降法 梯度下降法是一個最優化算法，通常也稱為最速下降法。最速下降法是求解無約束優化問題最簡單和最古老的方法之一，雖然現在已經不具有實用性，但是許多有效算法都是以它為基礎進行改進和修正而得到的。最速下降法是用負梯度方向為搜索方向的，最速下降法越接近目標值，步長越小，前進越慢。可以用於求解非線性方程組 深度學習的優化算法，說白了就是梯度下降。每次的參數更新有兩種方式。 第一種 遍歷全部 ...
2018-06-28 14:06 0 3776 推薦指數：
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