優化-最小化損失函數的三種主要方法：梯度下降(BGD)、隨機梯度下降(SGD)、mini-batch SGD
優化函數 損失函數 BGD 我們平時說的梯度現將也叫做最速梯度下降，也叫做批量梯度下降(Batch Gradient Descent)。 對目標(損失)函數求導 沿導數相反方向移動參數 在梯度下降中，對於參數 ...
原文：梯度下降法（BGD & SGD & Mini-batch SGD）
梯度下降法 Gradient Descent 優化思想：用當前位置的負梯度方向作為搜索方向，亦即為當前位置下降最快的方向，也稱 最速下降法 。越接近目標值時，步長越小，下降越慢。 如下圖所示，梯度下降不一定能找到全局最優解，可能尋找到的是局部最優解。 當損失函數是凸函數時，梯度下降得到的解一定是全局最優解，因為凸函數的極小值即為最小值 梯度下降法 批量梯度下降法 Batch Gradient D ...
2019-08-07 21:36 0 735 推薦指數：
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