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李宏毅机器学习笔记Day3——梯度下降

1.梯度下降的主要步骤
大概可以总结为一个设置参数，在不断通过求梯度不断更新参数的过程。
李宏毅机器学习笔记Day3——梯度下降_第1张图片
2.梯度下降的tips
（1）调learning rate
我们可以看到Loss的变化
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调learning rate的情形与方法
李宏毅机器学习笔记Day3——梯度下降_第3张图片
Adagrad：每个参数分开考虑，其中要考虑root mean square
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（2）Stochastic Gradient Descent
与Gradient Descent相比，只考虑一个xn，要更新很多次参数，可以看到下降得更快。
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（3）Feature Scaling
使每一个feature的scale接近，这样易于更新参数。
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3.梯度下降的理论知识
（1）当我们更新参数时，Loss的值不会越来越小；
（2）Formal Derivation：划红色的圆圈，在圆圈内得到最小的Loss值，其中(a,b)是中心点，可以更新参数。
李宏毅机器学习笔记Day3——梯度下降_第7张图片
这就是gradient descent
李宏毅机器学习笔记Day3——梯度下降_第8张图片
4.梯度下降的限制
会卡在微分值是0，但不是local minima的地方
李宏毅机器学习笔记Day3——梯度下降_第9张图片

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