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【李沐-动手深度学习v2】笔记整理-08线性回归+基础优化算法

线性回归

线性回归是单层的神经网络模型
通过平方损失来衡量预测质量，1/2便于求导
【李沐-动手深度学习v2】笔记整理-08线性回归+基础优化算法_第1张图片
训练损失：加均值
【李沐-动手深度学习v2】笔记整理-08线性回归+基础优化算法_第2张图片

基础优化算法

梯度下降

梯度是上升最快的方向，负梯度即为下降最快的方向。因为该函数表示训练损失，所以要找下降最快的方向来更新参数
【李沐-动手深度学习v2】笔记整理-08线性回归+基础优化算法_第3张图片
学习率即为每次的步长
学习率太小，步数多，计算梯度的次数多，太贵；而且陷入局部最优解
学习率太大，容易在最优解附近振荡
【李沐-动手深度学习v2】笔记整理-08线性回归+基础优化算法_第4张图片

小批量随机梯度下降

抽样。通过计算b个样本的平均损失，代替总体然后进行优化，从而可在短时间内多迭代几次
【李沐-动手深度学习v2】笔记整理-08线性回归+基础优化算法_第5张图片
批量大小的选择
批量太小：每次计算量太小，不适合并行来最大利用计算资源
批量太大：内存消耗增加；浪费计算，例如如果所有样本都是相同的

梯度下降通过不断沿着反梯度方向更新参数求解
小批量随机梯度下降是深度学习默认的求解方法
两个重要的超参数是：批量大小和学习率

线性回归的从零开始实现

不使用任何框架。
包括数据流水线、模型、损失函数、小批量随机梯度下降优化器

线性回归的简洁实现

使用框架，调用API

QA互动

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  • 300个涵盖IT各方面的免费资源（中）——设计与编码篇 shoothao IT资源图标库图片库色彩板字体
    A. 免费的设计资源 Freebbble:来自于Dribbble的免费的高质量作品。 Dribbble:Dribbble上“免费”的搜索结果——这是巨大的宝藏。 Graphic Burger:每个像素点都做得很细的绝佳的设计资源。 Pixel Buddha:免费和优质资源的专业社区。 Premium Pixels:为那些有创意的人提供免费的素材。
  • thrift总结 - 跨语言服务开发 uule thrift
    官网 官网JAVA例子 thrift入门介绍 IBM-Apache Thrift - 可伸缩的跨语言服务开发框架 Thrift入门及Java实例演示 thrift的使用介绍   RPC    POM： <dependency> <groupId>org.apache.thrift</groupId>
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