機器學習（二）- learning rate
learning rate 本文就不講什麼是learning rate了，還是講講Andrew Ng所講的一些小tips和自己的理解。 如何判斷我們選的learning rate起作用了呢，那就是畫一張下面這樣的圖，代價函數-迭代次數曲線圖，如果呈現下面這種一路下降的情況，那就說明梯度下降算法起作用了。當然一般情況下是不可能perfect fitting的，所以我們根據實際情況設置一個閾值，當代價
相關文章
- 1. 機器學習之學習率 Learning Rate
- 2. 學習率（learning rate）
- 3. learning rate
- 4. 深度學習: 學習率 (learning rate)
- 5. Machine Learning（機器學習）之二
- 6. 【pytorch】Learning Rate Policy Function
- 7. Adam和學習率衰減（learning rate decay）
- 8. 3.1 學習率（learning rate）的選擇
- 9. 3.1tensorflow參數調整-學習率（learning rate）
- 10. 機器學習（二十九）——Temporal-Difference Learning
- 更多相關文章...
- • 您已經學習了 XML Schema，下一步學習什麼呢？ - XML Schema 教程
- • 我們已經學習了 SQL，下一步學習什麼呢？ - SQL 教程
- • Kotlin學習（二）基本類型
- • Tomcat學習筆記（史上最全tomcat學習筆記）
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. 機器學習之學習率 Learning Rate
- 2. 學習率（learning rate）
- 3. learning rate
- 4. 深度學習: 學習率 (learning rate)
- 5. Machine Learning（機器學習）之二
- 6. 【pytorch】Learning Rate Policy Function
- 7. Adam和學習率衰減（learning rate decay）
- 8. 3.1 學習率（learning rate）的選擇
- 9. 3.1tensorflow參數調整-學習率（learning rate）
- 10. 機器學習（二十九）——Temporal-Difference Learning