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Tensorflow學習筆記(七)優化方法,梯度優化
時間 2021-01-08
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一、梯度下降算法 梯度學習 根據導數的定義,如果輸入發生微小的變化,那麼輸出也會相應的變化: 對導數符號化後,有: 梯度下降的思路如下: 尋找一個參數w,使得損失函數J(w)的值最小,通過不斷的迭代,w會不斷更新,最後會達到或接近最小值點。 梯度下降算法原理圖: 梯度下降算法實際上一種求解最小二乘法最優解的有效工具。 σ爲學習率,該值越大學習速度越快,相反,也有可能因爲過大而越過導致w變化過大導致
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