深度學習面試題04：隨機梯度下降法、批量梯度下降法、小批量梯度下降
目錄 一元線性回歸模型 一元線性回歸代價函數圖像 梯度下降求解 SGD、BGD、Mini-batchGD的特點 參考資料 在《深度學習面試題03改進版梯度下降法Adagrad、RMSprop、Momentum、Adam》中講到了多種改進的梯度下降公式。而這 ...
原文：深度學習之梯度下降法
代價函數 在一開始，我們會完全隨機地初始化所有的權重和偏置值。可想而知，這個網絡對於給定的訓練示例，會表現得非常糟糕。例如輸入一個 的圖像，理想狀態應該是輸出層 這個點最亮。 可是實際情況並不是這樣。這是就需定義一個代價函數。 吳恩達老師稱單個樣本上的代價為 Loss function ，稱為損失函數 接下來就要考慮幾萬個訓練樣本中代價的平均值 梯度下降法 還得告訴它，怎么改變這些權重和偏置值，才 ...
2019-01-29 15:48 0 676 推薦指數：
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