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08线性回归+基础优化算法

P2基础优化算法


1.最常见的优化算法——梯度下降，用在模型没有显示解的情况下（线性回归有显示解，但是现实中很少有这样理想的情况）


2.梯度下降的实现方法：沿着反梯度更新方向参数求解
08线性回归+基础优化算法_第1张图片

解释：
超参数：需要人为指定的值，而不是通过训练得到的参数值
反梯度方向：从外到内
步长：比如W0到W1的距离

学习率： 08线性回归+基础优化算法_第2张图片
 


3.梯度下降的常见版本——小批量随机梯度下降
做法：采取b个样本来近似损失
批量大小：b，同样也是一个超参数，不能太大也不能太小

总结：1.梯度下降通过不断沿着反梯度方向更新参数求解
           2.小批量随机梯度下降是深度学习默认的求解算法
           3.重要的两个超参数：批量大小，学习率

P3线性回归的从零开始实现

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