Tensorflow學習第九篇-梯度下降法|可訓練變量|自動求導機制 2020-09-20
目錄 一、求數值解的方法-梯度下降法 二、實現梯度下降法 三、一元線性迴歸Numpy實現 四、可訓練變量 五、自動求導機制-GradientTape 一、求數值解的方法-梯度下降法 找到極值點的速度：步長的大小決定，但是也不是越大越好 步長太小，迭代次數多，收斂慢 步長太大，引起震盪，可能無法收斂 所以這個步長的取值是否可以自動調節呢？ 如上圖所示，斜率與步長是呈正比例的關係的。 而斜率
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