關於最優化算法的框架見 最優化算法確定迭代步長【線搜索技術】 迭代公式\(x_{k+1}=x_k+\alpha_kd_k\) 其中\(\alpha_k\)為第k次迭代步長，\(d_k\)為第k次迭代方向； 變步長梯度下降法就是每次迭代，步長都需要計算 定步長梯度下降發每次步長都為定值；算法 ...

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 ...

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 ...

梯度下降： 　　1，批量梯度（BGD），隨機梯度下降法（SGD），小批量梯度下降法（MBGD）的區別 　　2，和最小二乘比較 　　　　1，梯度下降法需要選擇步長，而最小二乘法不需要。 　　　　2，梯度下降法是迭代求解，最小二乘法是計算解析解。 　　　　3，最小二乘僅適用數據量較小的情況下 ...

梯度下降算法的簡單理解 1 問題的引出 在線性回歸模型中，先設一個特征x與系數θ1，θ0，最后列出的誤差函數如下圖所示： 手動求解 目標是優化得到其最小化的J(θ1)，下圖中的×為y(i)，下面給出TrainSet：{(1,1),(2,2),(3,3)}通過手動尋找來找到最優解，由圖 ...

固定步長的時候往往不能很快的梯度下降。 所以步長的選擇也很重要。 下面的dk是搜索方向，在梯度下降中就是負梯度方向。 在這里是假設了h（a）是連續可導的函數，一般情況下也是這樣。 找到合適的a有幾種方式 1.簡單的二分搜索 2.回溯法線性搜索 上式中小於等於號右邊 ...

序言 對於y=f(wx+b),如何使用神經網絡來進行求解，也就是給定x和y的值，如何讓系統自動生成正確的權重值w和b呢？ 一般情況下，有兩種嘗試方法： 1） 隨機試：純概率問題，幾乎不可能實現。 2） 梯度下降法：先初始化w和b(可以隨機 ...

梯度下降法(最速下降法): 求解無約束最優化問題的一種最常用的方法，當目標函數是凸函數時，梯度下降法的解是全局最優解.一般情況下，其解不保證是全局最優解.梯度下降法的收斂速度也未必是很快 ...