在梯度下降法中,更新偏置的公式可以表示为: bias = bias - learning_rate * gradient 其中,bias是要更新的偏置值,learning_rate是学习速率(也称为步长),gradient是损失函数相对于偏置的梯度。 学习速率决定了每次参数更新的幅度,过大的学习速率可能导致参数在更新过程中不稳定,难以收敛;过小的学习速率则会导致更新...
为了减少每次迭代的计算复杂度,在每次迭代时只采集一个样本,计算这个样本损失函数的梯度并进行参数更新。这就是随机梯度下降法(Stochastic Gradient Descent,SGD).当经过最够多次数的迭代时,随机梯度下降也可以收敛到局部最优解。 (1)算法流程 (2)优化目标: 优化过程: 根据整个批量数据的梯度更新参数, 对比批量梯度...
1、损失函数下降方向是怎么选择的? 2、\boldsymbol\theta的更新公式为什么是这个形态? 四、证明 问题1:损失函数下降方向是怎么选择的? 证明: 梯度的概念,如下图: (“梯度”是“梯度向量”的简称,“梯度”和“方向导数”是有本质区别和联系的) 简言之: 梯度是一个向量,其分量是由函数偏导数构成的。 梯度方向...
这样就可以得到参数更新公式: 。(其中 是步长, 是函数在 时的梯度) 因为我们使用的是一阶泰勒展开式,因此 要非常小,式子才成立。也就是说学习速率要非常小才行。所以如果你要让你的损失函数越来越小的话,梯度下降的学习速率就要非常小。如果学习速率没有设好,有可能更新参数的时候,函数近似表达式是不成立的,这...
每一次迭代按照一定的学习率α沿梯度的反方向更新参数,直至收敛,公式 接下来我们回到房价预测问题上。 这是SGD梯度下降方法: step1: step2:要优化的参数有两个,分别是a和b,我们分别对他们求微分,也就是偏微分 step3: 记为 , 记为 ,分别表示loss在a、b方向的梯度,更新参数的方式如下 ...
核心结论:梯度下降算法是神经网络优化的关键,它通过不断调整网络权重,使网络逐渐“学习”并“成长”,从而更准确地完成任务。 公式: 关键点关系描述: 梯度下降算法是神经网络优化的核心,它通过计算损失函数的梯度来调整网络权重,使网络逐渐逼近最优解。 学习率在梯度下降过程中起着关键作用,它决定了权重更新的步长。过...
梯度下降法,权重更新公式 w:=w-a*∆e/∆w w代表权重参数, a代表学习率(一般为正数), ∆e / ∆w 代表 误差对权重参数的导数。 梯度下降法的反向传播过程还好理解, 最终求得 梯度 ∆e / ∆w , 但是将这个结果代入 上面权重更新公式,有点不太理解, 想了一路,终于想通了。
具体到theta的更新公式，[公式]，它源于泰勒公式。当我们利用第k个样本点调整theta[i]时，负梯度[公式]是关键，它指示了损失函数下降最快的方向。公式中的[公式]部分，实际上就是根据泰勒展开式提取出的负梯度部分，然后对每个theta[i]分量进行更新，如[公式]所示。总结起来，梯度下降算法选择的下降...
元学习(Meta Learning)中的数学推导(梯度下降公式推导) 文中元学习(Meta Learning)是学习了李宏毅教授的视频https://www.bilibili.com/video/BV1w4411872t?from=search&seid=1873861796790113250(关于文中的公式推导,实际上是MAML的公式推导) 参数更新公式: 其中第一个公式为MAML中初始参数的更新,也就是MAML想要做的...