y_predict = x * w + b # 3.计算损失,把参数的梯度置为0,进行反向传播 loss = loss_fn(y, y_predict) if i % 500 == 0: print(i, loss) # 4. 更新参数w和b optimize(0.01) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 步骤五:绘制图形,观察训练结束的预测之和真实
损失和梯度的关系：①损失，简单来说，就是衡量模型预测结果与真实结果之间的差异程度。打个比方，假如我们要预测明天的气温，模型预测是25摄氏度，而实际气温是28摄氏度，这里预测值和真实值之间的差距就是一种损失。损失函数则是将这种差距进行量化的数学表达式，它能把模型预测结果和真实结果通过特定计算得出一个数值...
梯度（Gradient）是指函数的局部最优解。在机器学习的情境下，梯度通常指代损失函数对于模型参数的变化率。梯度的计算可以帮助我们快速找到损失函数的最小值，从而最小化训练过程中的误差。二、梯度的计算 梯度是通过偏导数计算得到的。在深度学习中，通常使用反向传播算法计算梯度。在反向传播算法中，首先通过前向传播...
策略梯度算法的损失函数 实现代码参考 策略梯度算法推导 首先我们定义一条轨迹的奖励,有两种定义方法: 无折扣有限步奖励 R(τ)=∑t=0Trt. 折扣无限步奖励 R(τ)=∑t=0∞γtrt. 以上两种轨迹奖励的求和方法第一种比较简单,第二种比较合适。而且一般对于第二种也是有限的,比如游戏必然会终结的。
从上面的例子看这个思想还是蛮简单的,但是有个问题是这个损失的拟合不好度量,损失函数各种各样,怎么找到一种通用的拟合方法呢? 2. GBDT的负梯度拟合 在上一节中,我们介绍了GBDT的基本思路,但是没有解决损失函数拟合方法的问题。针对这个问题,大牛Freidman提出了用损失函数的负梯度来拟合本轮损失的近似值,进而拟合一...
损失函数(Loss Function) 损失函数(loss function)是用来估量模型的预测值(我们例子中的output)与真实值(例子中的y_train)的不一致程度,它是一个非负实值函数,损失函数越小,模型的鲁棒性就越好。 我们训练模型的过程,就是通过不断的迭代计算,使用梯度下降的优化算法,使得损失函数越来越小。损失函数越小就表示算法...
CrossEntropyLoss(交叉熵损失函数) 常用梯度优化算法 SGD(SGDM) AdaGrad算法 RMSProp算法 Adam算法 总结 过拟合与欠拟合 权重正则化 Dropout正则化 批量正则化(Batch Normalization) 权重初始化 梯度消失和梯度爆炸 梯度剪切 残差结构 总结 参考文献 写在文末 前言 本期将对深度学习中所需要的基础知识进行总结。之后几...
再通过引入学习率lr这一概念,用于控制每一次的权重调整程度,最终再次前向传播达到减小损失值的目的。 其每个权重的步骤如下: 1.计算前向传播结果的损失值 2.根据损失值和权重值以及他们之间的计算关系得到梯度图 3.根据学习率数值来对权重数值进行调整。
梯度损失relu是一种常用的激活函数,其特点是在输入大于0时,输出等于输入;在输入小于等于0时,输出为0。这种函数的导数在输入大于0时为1,在输入小于等于0时为0。梯度损失relu在深度学习中广泛应用,因为它能够避免梯度消失的问题,提高模型的训练速度和准确率。 在深度学习中,熵损失函数和梯度损失relu通常被结合使用,以...
什么是损失函数和梯度下降wharton0 立即播放 打开App,流畅又高清100+个相关视频 更多 2.2万 16 04:44 App 什么是梯度下降 20.1万 347 07:06 App 从欧拉方法到梯度下降,微分方程里的预言 7.9万 87 00:46 App 我发明了一种时间复杂度为O(1)的排序算法 25.3万 280 02:58 App 原 函 数 10.2万 23 00:...