深刻了解機器學習之下降損失：迭代方法
迭代學習可能會讓您想到「Hot and Cold」這種尋找隱藏物品（如頂針）的兒童遊戲。在咱們的遊戲中，「隱藏的物品」就是最佳模型。剛開始，您會胡亂猜想（「w1 的值爲 0。」），等待系統告訴您損失是多少。而後，您再嘗試另外一種猜想（「 的值爲 0.5。」），看看損失是多少。哎呀，此次更接近目標了。實際上，若是您以正確方式玩這個遊戲，一般會愈來愈接近目標。這個遊戲真正棘手的地方在於儘量高效地找到最
相關文章
- 1. 深刻了解機器學習之下降損失 (Reducing Loss)：梯度降低法
- 2. 深刻了解機器學習之下降損失 (Reducing Loss)：學習速率
- 3. 深刻了解機器學習之下降損失 (Reducing Loss)：隨機梯度降低法
- 4. 降低損失：迭代方法
- 5. 機器學習之降低損失 (Reducing Loss)：梯度下降法
- 6. 深刻了解機器學習 (Descending into ML)：訓練與損失
- 7. 降低模型損失——迭代法（梯度下降法）
- 8. 深入瞭解機器學習之訓練與損失
- 9. 深入瞭解機器學習 (Descending into ML)：訓練與損失
- 10. 深入瞭解機器學習(Descending into ML):訓練與損失
- 更多相關文章...
- • Lua 迭代器 - Lua 教程
- • Scala Iterator（迭代器） - Scala教程
- • Kotlin學習（一）基本語法
- • Tomcat學習筆記（史上最全tomcat學習筆記）
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. 深刻了解機器學習之下降損失 (Reducing Loss)：梯度降低法
- 2. 深刻了解機器學習之下降損失 (Reducing Loss)：學習速率
- 3. 深刻了解機器學習之下降損失 (Reducing Loss)：隨機梯度降低法
- 4. 降低損失：迭代方法
- 5. 機器學習之降低損失 (Reducing Loss)：梯度下降法
- 6. 深刻了解機器學習 (Descending into ML)：訓練與損失
- 7. 降低模型損失——迭代法（梯度下降法）
- 8. 深入瞭解機器學習之訓練與損失
- 9. 深入瞭解機器學習 (Descending into ML)：訓練與損失
- 10. 深入瞭解機器學習(Descending into ML):訓練與損失