[机器学习入门] 李宏毅机器学习笔记-3 （Gradient Descent ；梯度下降）

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[机器学习入门] 李宏毅机器学习笔记-3 （Gradient Descent ；梯度下降）

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Review

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梯度下降的三个小贴士

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Tip 1 Tuning your learning rates

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• 最流行也是最简单的做法就是：在每一轮都通过一些因子来减小learning rate。
  • 最开始时，我们距离最低点很远，所以我们用较大的步长。
  • 经过几轮后，我们接近了最低点，所以我们减少learning rate。
  • 比如： 1/t 衰减： $η^n=\frac{η}{\sqrt {t+1}}$
• learning rate 不能从一而终
  • 要给不同的参数设置不同的learning rate。

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为了达到此目的，有许多种技巧，而Adagrad就是一种不错的选择。

Adagrad

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这样操作后，每组参数的learning rate 都不同。

举个例子：

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所以用Adagrad后，我们的参数变化要写成这样：

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Adagrad越到后面改变会越慢，这是一个正常现象。

Q：有没有奇怪的地方？？是否有所冲突？？

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Tip 2：Stochastic Gradient Descent

让你的Training更快一点！

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Tip 3 : Feature Scaling

让不同的特征值具有相同的缩放程度。

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