Descent

Why is the subgradient not a descent method?

Question：Iamreadingthisnicedocumentaboutthesubgradientmethod,whichdefinesthesubgradientmethoditerationasfollows.xk+1=xk−αkgk\begin{align*}x_{k+1}=x_{k}-\alpha_kg^k\end{align*}xk+1=xk−αkgkforagggsuchth
正仪·2023-04-03 20:37

[机器学习] Gradient descent (Adagrad 、 SGD)

前言  这篇文章是李宏毅的《机器学习》课程的笔记，主要目的是让我自己梳理一遍课程的内容，加深理解，找到课上没弄懂的地方，并将新的知识点与我以前的一些认知结合起来。如有写错的地方或者理解有问题的地方希望能得到纠正，欢迎相关的问题。正文  回顾在前面线性回归处使用的梯度下降来寻找损失函数(或记为)最小时的参数，我们的目标函数是：  其中，是最优条件下的参数值。  梯度下降的方法的过程就是随机选取一个起
只爱学习的Gcy·2023-03-24 20:41

Paper Summary 2: Making Gradient Descent Optimal for Strongly Convex Stochastic Optimization

0PaperRakhlinA,ShamirO,SridharanK.Makinggradientdescentoptimalforstronglyconvexstochasticoptimization.arXivpreprintarXiv:1109.5647.2011Sep26.1KeycontributionThepaperprovedthefollowingsregardingtheconv
廿怎么念·2023-03-20 15:34

逻辑斯谛回归（代价函数，梯度下降） logistic regression--cost function and gradient descent

逻辑斯谛回归（代价函数，梯度下降）logisticregression--costfunctionandgradientdescent对于有m个样本的训练集,。在上篇介绍决策边界的时候已经介绍过了在logistic回归中的假设函数为：。因此我们定义logistic回归的代价函数（costfunction）为：,下面来解释下这两个公式，先来看y=1时，，画出的函数图像为：从图中可以看出，y=1，当预
天泽28·2023-03-16 20:05

梯度下降（Gradient Descent）数学原理分析与实例

本文循序渐进描述梯度下降算法，从导数的几何意义开始聊起，如果熟悉微积分可以跳过，主要内容如下：一.导数的几何意义二.偏导数三.什么是梯度四.梯度下降算法是什么含义?为什么是?梯度下降举例一梯度下降举例二值得关注的一些问题五.梯度下降应用于线性回归5.1批量梯度下降5.2批量梯度下降算法python实现一.导数的几何意义导数用来衡量函数对取值的微小变化有多敏感，如下图所示，假设有一辆汽车在行驶，是关
_与谁同坐_·2023-03-14 15:11

女神的落阴（The Descent of the Goddess）

前言大年夜的，大家要好好吃个团圆饭，又大一岁了。今天忙了很久，祭祀了四场，还去了趟溟濛都和先祖的福地。跑得真累人。承诺你们今天一定要更干货的，我说到做到了，开车飚着回家干的。正文在远古的时代，我们的主，角神，他是（现在也仍然是）管理者、安慰者。但人们都知道他是阴影恐惧之王，孤独、严厉且公正。但是我们的女神将会解开所有的奥秘，甚至是死亡的奥秘，于是她出游到了冥界。这里，入口的守卫者向她发出了挑战：“
Panda菌酱·2023-03-14 05:54

逻辑回归笔记

目标：建立分类器（求解出三个参数）设定阈值，根据阈值判断录取结果要完成的模块sigmoid:映射到概率的函数model:返回预测结果值cost:根据参数计算损失gradient:计算每个参数的梯度方向descent
醋溜八酱·2023-02-19 03:30

详解随机梯度下降法（Stochastic Gradient Descent，SGD）

深度学习最常用的优化方法就是随机梯度下降法，但是随机梯度下降法在某些情况下会失效，这是为什么呢？带着这个问题我们接着往下看。一个经典的例子就是假设你现在在山上，为了以最快的速度下山，且视线良好，你可以看清自己的位置以及所处位置的坡度，那么沿着坡向下走，最终你会走到山底。但是如果你被蒙上双眼，那么你则只能凭借脚踩石头的感觉判断当前位置的坡度，精确性就大大下降，有时候你认为的坡，实际上可能并不是坡，走
佰无一用是书生·2023-02-05 01:51

随机梯度下降法（stochastic gradient descent，SGD）

梯度下降法大多数机器学习或者深度学习算法都涉及某种形式的优化。优化指的是改变特征x以最小化或最大化某个函数f(x)的任务。我们通常以最小化f(x)指代大多数最优化问题。最大化可经由最小化算法最小化-f(x)来实现。我们把要最小化或最大化的函数称为目标函数或准则。当我们对其进行最小化时，我们也把它称为损失函数或误差函数。下面，我们假设一个损失函数为，其中然后要使得最小化它。梯度下降：梯度的方向是函数
柠檬上神·2023-02-04 09:04

OverflowError: Python int too large to convert to C long 吴恩达机器学习

今天学吴恩达机器学习中C1_W1_Lab05_Gradient_Descent_Soln的代码时，出现了溢出错误最后在b站视频中的评论中找到了解决方案吐槽一下，为什么百度搜索这个溢出错误，发现很多个都是同一个答案
zldomore·2023-02-02 11:14

梯度下降（Gradient Descent）的收敛性分析

©作者|黄秋实单位|香港中文大学（深圳）研究方向|智能电网梯度下降是一种简单且常用的优化方法，它可以被用来求解很多可导的凸优化问题（如逻辑回归，线性回归等）。同时，梯度下降在非凸优化问题的求解中也占有一席之地。我们常听到神经网络（neuralnetwork），也常常使用梯度下降及其变种（如随机梯度下降，Adam等）来最小化经验误差（empiricalloss）。不妨设可导的目标函数（objecti
PaperWeekly·2023-01-30 12:53

Pytorch学习笔记--Bilibili刘二大人Pytorch教学代码汇总（注释及运行结果）

目录Part103Gradient_Descent1Part203Gradient_Descent2Part305LinearRegressionPart406Logistic_RegressionPart507Multiple_Dimension_InputPart608DatasetandDataloaderPart709Softmax_Classifier
憨豆的小泰迪·2023-01-30 08:01

李宏毅ML03—Gradient Descent

GradientDescentTip1:TurningYourLearningRateLearningRate会影响梯度下降的效果，太小的话会走得很慢，太大的话有可能会跨过最低点。LearningRate的选择一开始可以选大一点，等到后来接近最小值点了，可以选小一点，但这个是比较模糊的说法比如但是没有一种算法是万金油，所以要根据不同的情况选择不同的算法AdaGrad算法又化简得Tip2:Maket
I__Am_Legend__·2023-01-29 14:16

Lesson 4.3 梯度下降（Gradient Descent）基本原理与手动实现

文章目录一、梯度下降基本原理与学习率1.数据背景与最小二乘法求解2.一维梯度下降基本流程2.1参数移动第一步2.2梯度下降的多轮迭代3.梯度下降算法特性与学习率二、梯度下降一般建模流程与多维梯度下降1.多维梯度下降与损失函数可视化2.梯度下降计算流程3.二维梯度下降过程的可视化展示3.1等高线图3.2损失函数取值变化图4.线性回归的梯度下降求解过程三、梯度下降算法评价1.梯度下降算法优势2.梯度下
虚心求知的熊·2023-01-29 13:31

机器学习笔记：SGD （stochastic gradient descent）的隐式正则化

1随机梯度下降的梯度对于满足分布D的数据集，我们做以下标记：mini-batch的梯度，也就是SGD带来的梯度，可以看成是期望的梯度加上一个误差项那么，这个误差项，对于机器学习任务来说，有没有增益呢？结论是：对于优化问题来说，可以逃离鞍点、极大值点，有时也可以逃离一些不好的极小值点SGD的隐式正则化：找寻宽的极小值点（flatoptima）2逃离极大值和鞍点首先回顾一下这张图：当一阶导数为0的时候
UQI-LIUWJ·2023-01-21 19:36

Dual Mirror Descent for Online Allocation Problems

在线分配问题需求重复到达—>每个需求都要决策动作：获得奖励和消耗资源。问题：在资源约束下最大化奖励挑战：未来需求未知提出一种算法：每个资源有权重用调整权重奖励的贪婪方法来执行动作。用镜像下降更新权重算法镜像下降允许乘法权重更新对比现有算法基于对偶。含有拉格朗日变量对每种资源现有方法：为对抗输入设计、需要求解线性规划或者凸优化。本文简单快速、不用解凸优化。模型有限范围T个阶段、j=1…m有Bj容量限
zzzzz忠杰·2023-01-16 06:11

解决Lasso回归ConvergenceWarning: Objective did not converge. You might want to increase the number of it

参考成功解决coordinate_descent.py:491:ConvergenceWarning:Objectivedidnotconverge.Youmightwanttoinc
网绿눈_눈·2023-01-06 03:37

吴恩达Couresa课程——第二部分：监督学习week2 （已结束）

先看看按照以前的线性回归方法的效果：#createtargetdatax=np.arange(0,20,1)y=1+x**2X=x.reshape(-1,1)model_w,model_b=run_gradient_descent_feng
jqqjrr123·2023-01-05 13:38

【头歌】重生之数据科学导论——回归进阶

#**********Begin**********##梯度下降函数：将None处替换为你写的代码defgradient_descent(x_i,y_i,w,b,alpha):dw=-2*erro
垮起个老脸·2023-01-04 14:47

【cs231n Lesson3】Optimization, Gradient descent

个人学习笔记date：2023.01.03参考网站：cs231n官方笔记Optimization损失函数让我们知道权重矩阵W\boldWW的质量；优化的目的则是让我们找到合适的W\boldWW使得损失函数更小。（一）随机查找（bad）\color{purple}（一）随机查找（bad）（一）随机查找（bad）bestloss=float("inf")#Pythonassignsthehighest
我什么都不懂zvz·2023-01-04 11:58

【刘洪普】PyTorch深度学习实践

文章目录一、overview1机器学习二、Linear_Model（线性模型）1例子引入三、Gradient_Descent(梯度下降法)1梯度下降2梯度下降与随机梯度下降（SGD）对比3Mini-Batch
蛋黄液·2023-01-03 11:58

近端梯度下降法 (proximal gradient descent)算法python实现完整版

上一节次梯度python实现介绍了python求解次梯度的基本算法，但针对的是无偏置项的求解：本节我们增加偏置项，推导完整的proximalgradientdescent算法的python实现代码，最优化目标函数变为：目标是预估权重和偏置项,那么权重项的次微分为：而偏置项的次微分为：其中，为的元素数，通常是一次梯度算法的样本数，那么基于上节的代码，我们给出完整的proximalgradientde
I_belong_to_jesus·2022-12-31 10:38

【优化】近端梯度下降（Proximal Gradient Descent）求解Lasso线性回归问题

文章目录近端梯度下降的背景常见线性回归问题近端算子（ProximalOperator）近端梯度下降迭代递推方法以Lasso线性回归问题为例参考资料近端梯度下降的背景近端梯度下降（ProximalGradientDescent,PGD）是众多梯度下降算法中的一种，与传统的梯度下降算法以及随机梯度下降算法相比，近端梯度下降算法的使用范围相对狭窄，对于凸优化问题，PGD常用与目标函数中包含不可微分项时，
敲代码的quant·2022-12-31 10:35

python实现次梯度(subgradient)和近端梯度下降法 (proximal gradient descent)方法求解L1正则化

l1范数最小化考虑函数，显然其在零点不可微，其对应的的次微分为：注意，的取值为一个区间。两个重要定理：1）一个凸函数，当且仅当，为全局最小值，即为最小值点；2）为函数（不一定是凸函数）的最小值点，当且仅当在该点可次微分且。考虑最简单的一种情况，目标函数为：对应的次微分为：进一步可以表示为：故，若，最小值点为：若，最小值点为：若，最小值点为：简而言之，最优解，通常被称为软阈值（softthresho
I_belong_to_jesus·2022-12-31 10:34

梯度下降算法_深度学习——梯度下降可视化(Adam，AdaGrad，Momentum，RMSProp)

Momentum,AdaGrad,RMSProp,Adam)byLiliJianghttps://towardsdatascience.com/a-visual-explanation-of-gradient-descent-methods-momentum-adagrad
weixin_39895283·2022-12-30 19:58

梯度下降（Gradient Descent）小结

在求解机器学习算法的模型参数，即无约束优化问题时，梯度下降（GradientDescent）是最常采用的方法之一，另一种常用的方法是最小二乘法。这里就对梯度下降法做一个完整的总结。1.梯度在微积分里面，对多元函数的参数求∂偏导数，把求得的各个参数的偏导数以向量的形式写出来，就是梯度。比如函数f(x,y),分别对x,y求偏导数，求得的梯度向量就是(∂f/∂x,∂f/∂y)T,简称gradf(x,y)
lucas-nlp·2022-12-30 00:59

python使用梯度下降方法实现线性回归算法_python实现线性回归梯度下降算法

查看数据分布)拆分正负数据集实现逻辑回归算法建立分类器设定阈值，根据阈值完成数据结果sigmoid:映射到概率的函数model:返回预测结果值cost:根据参数计算损失gradient:计算每个参数的梯度方向descent
weixin_39608680·2022-12-28 07:18

斯坦福机器学习视频笔记 Week1 线性回归和梯度下降 Linear Regression and Gradient Descent

最近开始学习Coursera上的斯坦福机器学习视频，我是刚刚接触机器学习，对此比较感兴趣；准备将我的学习笔记写下来，作为我每天学习的签到吧，也希望和各位朋友交流学习。这一系列的博客，我会不定期的更新，希望大家多多批评指正。SupervisedLearning（监督学习）在监督学习中，我们的数据集包括了算法的输出结果，比如具体的类别(分类问题)或数值（回归问题），输入和输出存在某种对应关系。监督学习
Peter-Young·2022-12-24 09:10

斯坦福机器学习视频笔记 Week1 线性回归和梯度下降 Linear Regression and Gradient Descent...

最近开始学习Coursera上的斯坦福机器学习视频，我是刚刚接触机器学习，对此比较感兴趣；准备将我的学习笔记写下来，作为我每天学习的签到吧，也希望和各位朋友交流学习。这一系列的博客，我会不定期的更新，希望大家多多批评指正。SupervisedLearning（监督学习）在监督学习中，我们的数据集包括了算法的输出结果，比如具体的类别(分类问题)或数值（回归问题），输入和输出存在某种对应关系。监督学习
weixin_30569033·2022-12-24 09:38

小批量随机梯度下降(Mini-batch Stochastic Gradient Descent)

对于深度学习模型而言，人们所说的“随机梯度下降,SGD”，其实就是基于小批量（mini-batch）的随机梯度下降。小批量随机梯度是在梯度下降的基础上带有随机性在我们的全部样本中随机选取b个样本，把这些样本组成一个新样本，用于我们的梯度下降。步骤：时刻1时随机的取一个w；持续时间到模型收敛（发现目标函数在每个样本平均的损失不再下降；或者是其他的指标基本上趋向平衡）：在每一步里，在所有的样本中随机采
HowieHwong·2022-12-23 22:55

动量梯度下降法(gradient descent with momentum)

简介动量梯度下降法是对梯度下降法的改良版本，通常来说优化效果好于梯度下降法。对梯度下降法不熟悉的可以参考梯度下降法，理解梯度下降法是理解动量梯度下降法的前提，除此之外要搞懂动量梯度下降法需要知道原始方法在实际应用中的不足之处，动量梯度下降法怎样改善了原来方法的不足以及其具体的实现算法。依次从以下几个方面进行说明：小批量梯度下降法(mini-batchgradientdescent)指数加权平均(e
Monky丶D·2022-12-22 21:46

【吴恩达·2022机器学习专项课程】Logistic Regression -Gradient Descent

GradientDescentRecallthegradientdescentalgorithmutilizesthegradientcalculation:repeatuntilconvergence:  {      wj=wj−α∂J(w,b)∂wj  forj:=0..n-1          b=b−α∂J(w,b)∂b}\begin{align*}&\text{repeatuntilc
ZhuYuxi333·2022-12-20 12:10

Gradient Descent Algorithm 梯度下降算法

文章目录2、GradientDescentAlgorithm梯度下降算法2.1优化问题2.2公式推导2.3GradientDescent梯度下降2.4StochasticGradientDescent随机梯度下降2、GradientDescentAlgorithm梯度下降算法B站视频教程传送门：PyTorch深度学习实践-梯度下降算法2.1优化问题2.2公式推导2.3GradientDescent
LeoATLiang·2022-12-16 06:05

PyTorch深度学习实践 Lecture03 梯度下降

HorizonMax✨编程技巧篇：各种操作小结机器视觉篇：会变魔术OpenCV深度学习篇：简单入门PyTorch神经网络篇：经典网络模型算法篇：再忙也别忘了LeetCode视频链接：Lecture03Gradient_Descent
Horizon Max·2022-12-14 20:36

梯度下降优化（ gradient descent optimization）

梯度下降优化一个深度学习项目一般由数据、模型、损失、优化、训练和预测等部分构成，对于其中的“优化”部分，我们最熟悉的可以说就是梯度下降（gradientdescent）算法了。然而，在实际的深度学习架构中，我们却经常看到的是Adam优化器，那么Adam和梯度下降算法有什么关系呢？又有哪些梯度下降算法的变体呢？以及又有哪些优化梯度下降算法的策略呢？本文参考SebastianRuder的论文：“Ano
鸣谦12·2022-12-10 08:45

gradient descent和batch normalization，learning rate与更新参数，梯度下降的步长有关； batch size与更新参数，梯度下降的次数有关

这里没有说到更新每个参数时会用到链式求导法则视频：https://www.bilibili.com/video/BV1Ht411g7Ef?p=3由TaylorSeries展开梯度下降做二次展开：使得loss最小，当学习率太大，则loss的泰勒展开的二次项之后的式子不能成立，当redcircle需要很小，半径与学习率成正比，所以理论上learningrate越小越好所以有adagrad针对不同的参数
Mrs.Je·2022-12-06 11:11

【Pytorch】0.3 Gradient Descent（笔记）

梯度下降(GradientDescent)思想每一轮，求三组数据的梯度（变量为w）的平均值，梯度下降进行训练劣势：求均值后容易陷入“鞍点”，梯度为0，w不能继续训练至最优解随机梯度下降（StochasticGradientDescent)思想：每一轮，三组数据分别算梯度（变量为w），w不断进行训练，相当于每一轮w更新三次缺点：并行能力差，训练时间长解决方案：batch*（暂时还不太理解）*对比分析
小筱舟·2022-12-05 11:58

吴恩达机器学习课后lab C1_W1_Lab04_Gradient_Descent_Soln-checkpoint（梯度下降函数运行）

梯度下降函数代码块1代码块2代码块3（计算损失（代价函数））梯度下降函数代码块4代码块1importmath,copyimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltplt.style.use('./deeplearning.mplstyle')fromlab_utils_uniimportplt_house_x,plt_contour_wgrad,plt_d
天选之喵·2022-12-04 13:56

神经网络和深度学习-梯度下降Gradient Descent（下）

梯度下降gradientdescent我们接着用数学公式来看一下梯度下降首先是梯度∂cos⁡t∂ω\frac{\partial\cost}{\partial\omega}∂ω∂cost然后我们对权重进行更新ω=ω−α∂cos⁡t∂ω\omega=\omega-\alpha\frac{\partial\cost}{\partial\omega}ω=ω−α∂ω∂cost解析一下梯度求导公式∂cost⁡
Ricardo_PING_·2022-11-27 20:25

梯度下降算法(Gradient descent)

一、什么是梯度下降算法首先，我们需要明确梯度下降就是求一个函数的最小值，对应的梯度上升就是求函数最大值。简而言之：梯度下降的目的就是求函数的极小值点，例如在最小化损失函数或是线性回归学习中都要用到梯度下降算法。##梯度下降算法作为很多算法的一个关键环节，其重要意义是不言而喻的。梯度下降算法的思想：先任取点（x0,f(x0))，求f(x)在该点x0的导数f"(x0),在用x0减去导数值f"(x0),
醉蕤·2022-11-25 00:06

机器学习-梯度下降Gradient Descent

梯度下降是一种优化算法，用于最小化各种机器学习算法中的成本函数。它主要用于更新学习模型的参数。梯度下降的类型：批量梯度下降：这是一种梯度下降，它为梯度下降的每次迭代处理所有训练示例。但是如果训练样本的数量很大，那么批量梯度下降在计算上是非常昂贵的。因此，如果训练示例的数量很大，那么批量梯度下降不是首选。相反，我们更喜欢使用随机梯度下降或小批量梯度下降。随机梯度下降：这是一种梯度下降，每次迭代处理一
HiramChen9·2022-11-24 07:49

SDM(Supervised Descent Method)代码实现在Windows下的配置与使用

每次一把辛酸泪的配置过程都忍不住写成博客想要分享给大家，花了我周末整整一天半什么别的事都没干从早上起床到晚上睡前都在整才搞定，不是为了比惨，而是想着方便后来的朋友们（虽然可能并不会有多少人看到），以及多年以后回顾一下还是会别有一番滋味在心头。这篇博客的定位是图文并茂的纯小白配置+使用教程，主要参考了这篇文章，在这基础之上加了一些出错处理并且细化了后面的运行教程。不废话了时间宝贵。一、配置环境首先声
wenyq7·2022-11-24 03:28

深度学习笔记（二）—— 梯度下降[Gradient Descent]

  这是深度学习笔记第二篇，完整的笔记目录可以点击这里查看。    为了在权重空间中找到一个方向来改进我们的权重向量（并降低loss），我们可以计算出最佳方向，这个向量（也就是梯度）在数学上保证是最陡的下降方向（至少在步长趋于零的极限范围内）。关于梯度计算的相关知识，可以参考这篇博客。梯度下降就是取我们计算出来的梯度值的相反方向（因为梯度告诉我们的是增长方向，但我们需要减小loss），然后将其乘以
zeeq_·2022-11-23 13:10

【PyTorch】深度学习实践之 梯度下降Gradient Descent

本文目录梯度下降算法代码：结果：随机梯度下降SGD代码:结果：二者区别鞍点学习资料：系列文章索引梯度下降算法通过计算梯度就可以知道w的移动方向，应该让w向右走而不是向左走，也可以知道什么时候会到达最低点（梯度为0的地方）。此处引入一个学习率α，可以控制走的快慢，一般训练学习率α不能太大也不能太小，太小的话，可能导致迟迟走不到最低点，太大的话，会导致错过最低点！代码：importnumpyasnpi
zoetu·2022-11-23 13:07

机器学习—梯度下降Gradient Descent Optimization—c语言实现

1.Introduction梯度下降是最优化理论中的一个寻找最佳解的方法，目的是希望用梯度下降发找到函数的局部最小值。本文将介绍如何根据梯度下降的基本原理自己实现一个梯度下降求解器，重点侧重于如何实现。2.一元函数的梯度下降法首先从简单的入手，只考虑一元函数，我们该如何实现梯度下降法？优化函数为：f(x)=x^2-10x+1梯度下降法步骤:x(t+1)=x(t)-Y*df(x(t))/dx(t)，
Jack Ju·2022-11-23 13:36

深度学习 -- gradient descent(梯度下降)

gradientdescent(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）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）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
ljc_coder·2022-11-23 13:05

三种梯度下降法对比（Batch gradient descent、Mini-batch gradient descent 和 stochastic gradient descent）

梯度下降（GD）是最小化风险函数、损失函数的一种常用方法，随机梯度下降(stochasticgradientdescent)、批量梯度下降(Batchgradientdescent)和mini-batch梯度下降(Mini-batchgradientdescent)是三种迭代求解思路，下面从公式和实现的角度对三者进行分析。下面的h(x)是要拟合的函数，J(theta)损失函数，theta是参数，要
StephenBarrnet·2022-11-23 13:34

神经网络和深度学习-梯度下降Gradient Descent

梯度下降损失函数绝大多数的机器学习模型都会有一个损失函数。比如常见的均方误差（MeanSquaredError)损失函数：L(w,b)=1N∑i=1N(yi−f(wxi+b))2L(w,b)=\frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}\left(y_{i}-f\left(wx_{i}+b\right)\right)^{2}L(w,b)=N1i=1∑N(yi−f(wxi+b))2其中，表示样
Ricardo_PING_·2022-11-23 13:01

gradient descent

learningratesetthelearningrateηcarefullyadaptivelearningratesReducethelearningratebysomefactoreveryfewepochs.learningrate随参数的update越来越小：刚开始里最低点比较远，故learningrate可以调大一点，走快一点，但是当参数update几次之后比较靠近目标了就应当减小l
ZZZZ_Y_·2022-11-22 18:39

李宏毅机器学习笔记2：Gradient Descent(附带详细的原理推导过程）

李宏毅老师的机器学习课程和吴恩达老师的机器学习课程都是都是ML和DL非常好的入门资料，在YouTube、网易云课堂、B站都能观看到相应的课程视频，接下来这一系列的博客我都将记录老师上课的笔记以及自己对这些知识内容的理解与补充。(本笔记配合李宏毅老师的视频一起使用效果更佳！）今天这篇文章的主要内容是第3课的笔记MLLecture3:GradientDescent1.要真正理解梯度下降算法的原理需要一
weixin_30629977·2022-11-15 08:52
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