梯度降低法(GD)與隨機梯度降低法(SGD)的理解

引言: 在深度學習的任務目標中，一般咱們但願咱們的學習結果可以在損失函數上獲得一個較好的結果，即朝着損失函數最小的方向前進。 接下來我會用比較通俗易懂的語言來介紹GD、SGDhtml 下一篇：通俗易懂理解（梯度降低）優化算法：Momentum、AdaGrad、RMSProp、Adamweb 梯度降低法(gradient descent)： 1. 數學理解 首先咱們知道梯度方向是函數增加最快的方向，

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