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深度学习 -- gradient descent(梯度下降)

gradient descent(梯度下降) ： 每次找当前点的切线方向，不断接近最低点

  • ▽表示求梯度（求导）

深度学习 -- gradient descent(梯度下降)_第1张图片

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我们期望学习率开始时大，一定迭代次数后变小，因此可用下图中红点上的公式，使得学习率和迭代次数挂钩
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不光要考虑一次微分的值，二次微分的值也应当考虑，因此最佳的是用一次微分除以二次微分的值（多个参数的二次微分值不同）
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深度学习 -- gradient descent(梯度下降)_第8张图片
特征规模：当x大时，对应的w参数相对小，使得每个wx尽量为同一规模，这样loss表示成圆形，每次梯度无论从什么方向都可以快速到达最优解

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方法：

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数学（梯度下降）：
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基于泰勒公式
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深度学习 -- gradient descent(梯度下降)_第14张图片
注：梯度下降最快的方向一般为导数的反方向

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