百度试题 结果1 题目在CNN 中,梯度下降法的作用是()。 A. 线性变换 B. 非线性变换 C. 求函数最小值 D. 加速训练 相关知识点: 试题来源: 解析 C 反馈 收藏
其作用是优化模型的参数,以求得最小的误差或损失函数。在模型训练中,通常需要根据给定的数据集,通过多次迭代调整模型的参数,使得最终输出的结果能够更好地符合期望。梯度下降法是一种有效的优化方法,其基本思想是沿着当前位置的负梯度方向,不断调整模型参数的值,以逐步逼近目标函数的最小值点。因此,梯度下降法能够...
批量梯度下降: a)采用所有数据来梯度下降。 b)批量梯度下降法在样本量很大的时候,训练速度慢。 随机梯度下降:a)随机梯度下降用一个样本来梯度下降。 b)训练速度很快。 c)随机梯度下降法仅仅用一个样本决定梯度方向,导致解有可能不是全局最优。 d)收敛速度来说,随机梯度下降法一次迭代一个样本,导致迭代方向变化很...
梯度下降算法在模型训练中的作用是调整模型参数以最小化损失函数。它通过计算损失函数关于模型参数的梯度，...
梯度下降是一种迭代优化算法，用于找到函数的局部最小值。在机器学习中，该算法用于最小化损失函数，即...
梯度下降法是迭代的,也就是说我们需要多次计算结果,最终求得最优解。梯度下降的迭代质量有助于使输出结果尽可能拟合训练数据。 梯度下降法中有一个称为学习率的参数,如上图左所示,在算法开始时,步长更大,即学习率更高。随着点的下降,步长变短,即学习率变短。此外,误差函数也在不断减小。
梯度下降算法是一种迭代优化算法，通过不断沿着函数梯度的反方向更新参数，以寻找函数的局部最小值。具体来说，对于一个多参数的函数f(x1, x2, ..., xn)，梯度下降算法会在每次迭代中按照下面的公式更新参数：xi(t+1) = xi(t) - learning_rate * partial_derivative(xi, f, x1(t), x2(t), ...,...
2. 梯度下降与梯度上升 在机器学习算法中,在最小化损失函数时,可以通过梯度下降法来一步步的迭代求解,得到最小化的损失函数,和模型参数值。反过来,如果我们需要求解损失函数的最大值,这时就需要用梯度上升法来迭代了。 梯度下降法和梯度上升法是可以互相转化的。比如我们需要求解损失函数f(θ)的最小值,这时我们需...
(1)梯度下降算法主要通过哪两个控制因子实现最优参数选择?这两个因子分别起到什么作用? 答:梯度下降算法有两个重要的控制因子:一个是步长,由学习率控制;一个是方向,由梯度指定。 1.在梯度下降算法中,步长决定了每一次迭代过程中,会往梯度下降的方向移动的距离。试想一下,如果步长很大,算法会在局部最优点附近来...