梯度下降法分析
梯度下降法存在的問題 梯度下降法的基本思想是函數沿着其梯度方向增加最快，反之，沿着其梯度反方向減小最快。在前面的線性回歸和邏輯回歸中，都采用了梯度下降法來求解。梯度下降的迭代公式為： \(\begin{aligned} \theta_j=\theta_j-\alpha\frac ...
原文：深度分析-梯度下降
梯度下降 由於梯度下降法中負梯度方向作為變量的變化方向，所以有可能導 致最終求解的值是局部最優解，所以在使用梯度下降的時候，一般需 要進行一些調優策略： 學習率的選擇： 學習率過大，表示每次迭代更新的時候變化比較大，有可能 會跳過最優解 學習率過小，表示每次迭代更新的時候變化比較小，就會導 致迭代速度過慢，很長時間都不能結束 算法初始參數值的選擇： 初始值不同，最終獲得的最小值也有可能不同，因為梯 ...
2019-07-24 17:05 0 421 推薦指數：
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