理解梯度下降

理解梯度下降 梯度下降的公式相信大家都耳熟能詳： θ = θ − λ ∂ f ( x ; θ ) ∂ θ \theta=\theta-\lambda \frac{\partial f(x;\theta)}{\partial \theta} θ=θ−λ∂θ∂f(x;θ)​ 其中 λ \lambda λ是步長，那爲什麼他有效呢？ Local linearity 在討論梯度下降之前，我們先討論一個更簡單

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