一、梯度下降求解损失函数最小化问题的原理 1、梯度：梯度是多元函数的一阶偏导向量，用杂项表示损失函数时，梯度可 以表示为两个向量的乘积。2、梯度下降：梯度下降法定义了一种在步长处搜索最优解的方法，当梯度指 向下降方向最大时，函数值即为最小值。二、梯度下降求解损失函数最小化问题的常用策略 1、随机...
损失函数 BGD 我们平时说的梯度现将也叫做最速梯度下降,也叫做批量梯度下降(Batch Gradient Descent)。 对目标(损失)函数求导 沿导数相反方向移动参数 在梯度下降中,对于参数的更新,需要计算所有的样本然后求平均,其计算得到的是一个标准梯度(这是一次迭代,我们其实需要做n次迭代直至其收敛)。因而理论上来说一次更新...
优化-最小化损失函数的三种主要方法:梯度下降(BGD)、随机梯度下降(SGD)、mini-batch SGD 2018-08-30 14:27 −... 口天丶木乔 0 13526 [备忘录]pytorch中的batch Hadamard product(batch element wise product) 2019-12-09 10:21 −pytorch针对batch只有矩阵乘法torch.bmm(),没有针对batch的Hadamard produc...
A. 梯度下降法是一种迭代方法寻找目标函数的极小值 B. 梯度是一个向量,指向函数最陡峭下降的方向 C. 梯度下降不能保证找到全局最小值 D. 梯度下降法里的学习率不能太大,否则容易越过极值点 查看完整题目与答案 【单选题】梯度下降法求函数极值算法步骤正确的是()。 (1)给定初始点x0、阈值和学习率...
A、梯度下降算法是一种使得损失函数最小化的方法 B、梯度反方向是函数值下降最快方向 C、梯度方向是函数值下降最快方向 D、梯度下降算法用来优化深度学习模型的参数 点击查看答案 第2题 参数优化法中采用梯度下降法进行参数迭代校正,能够确保找到最优参数。
我们在训练神经网络过程中,使用梯度下降法不断更新哪种数值,进而使得损失函数最小化? ——[单选题] A. 样本数目 B. 特征值 C. 超参数 D. 参数 反馈 收藏 有用 解析 免费查看答案及解析 本题试卷 HCIA人工智能3.0 题库题库(202道) 7925人在本试卷校对答案 17 33页 每天7元解锁完整试卷 最低仅¥7...
下面哪一项对梯度下降(GD)和随机梯度下降(SGD)的描述是正确的?1在GD和SGD中,每一次迭代中都是更新一组参数以最小化损失函数。2在SGD中,每一次迭代都需要遍历训练集中的所有样本以更新一次参数。3在GD中,每一次迭代需要使用整个训练集或子训练集的数据更新一个参数。
百度试题 结果1 题目梯度下降算法用于: A. 最小化损失函数 B. 最大化损失函数 C. 固定损失函数 D. 随机改变损失函数 相关知识点: 试题来源: 解析 A 反馈 收藏
下面对梯度下降方法描述不正确的是( )A.梯度下降算法是一种使得损失函数最小化的方法B.梯度反方向是函数值下降最快方向C.梯度方向是函数值下降最快方向D.梯度下降算法用
百度试题 结果1 题目梯度下降算法在监督学习中常用于什么? A. 特征选择 B. 损失函数最小化 C. 数据划分 D. 类别预测 相关知识点: 试题来源: 解析 B 反馈 收藏