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神经网络与深度学习——神经网络基础——梯度下降法

梯度下降法是我们训练参数的途径，这里还是以logistic回归函数为例

首先回顾一下logistic回归函数，其中J（w,b）表示成本函数
在这里插入图片描述

我们的目的是要找到使成本函数尽可能小的参数w和b

梯度下降法：从初始点开始，向最陡的下坡走一步，使参数尽可能快的接近最优点
神经网络与深度学习——神经网络基础——梯度下降法_第1张图片
神经网络与深度学习——神经网络基础——梯度下降法_第2张图片

参数沿导数方向下降最快

一个参数时我们得到下面的公式
在这里插入图片描述

其中

Ø 导数之后写代码的时候用dw变量声明

Ø α是学习率，表示每次迭代的步长

两个参数时我们得到
神经网络与深度学习——神经网络基础——梯度下降法_第3张图片

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