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機器學習之路: 深度學習 tensorflow 神經網絡優化算法 學習率的設置
時間 2020-12-20
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在神經網絡中,廣泛的使用反向傳播和梯度下降算法調整神經網絡中參數的取值。 梯度下降和學習率: 假設用 θ 來表示神經網絡中的參數, J(θ) 表示在給定參數下訓練數據集上損失函數的大小。 那麼整個優化過程就是尋找一個參數θ, 使得J(θ) 的值最小, 也就是求J(θ) 的最小值 損失函數J(θ)的梯度 = ∂ J(θ) / ∂ θ 此時定義一個學習率
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