Deep Learning Specialization課程筆記——最優化算法
Mini-batch gradient descent 假設有5000000樣本，我們選取每一個小訓練集有1000個樣本，則： 算法如下，實際上就是分成5000份然後做循環： 代價函數對比： 當mini-batch的大小等於訓練集大小m，就是批量梯度下降。梯度下降時噪聲小，步長大，可以達到最小值，下圖藍色線。缺點：在每次迭代中風遍歷整個訓練集，花費時間長。 當mini-batch的大小爲1，就是隨
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