3.谷歌《機器學習速成課程》筆記---降低損失

降低損失 1.迭代方法 （我的理解）其實所謂的迭代就是：不斷對初始權重和偏差進行猜測，然後計算誤差損失，再次猜測，再次預測從而計算誤差，循環往復，直至找到相對最小誤差的預測模型。 要點： 在訓練機器學習模型時，首先對權重和偏差進行初始猜測，然後反覆調整這些猜測，直到獲得損失可能最低的權重和偏差爲止。 這裏的降損算法所包括的學習速率來計算步長，背後的數學原理，我還沒有會推倒。 並且一般每次迭代不需要

>>阅读原文<<