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...
A:更新all_da的值:all_da = da(y[i],y_p,x[i]) B:更新all_db的值:all_db = db(y[i],y_p,x[i]) C:更新a旳值:a = a - rate × all_da D:更新b旳值:b = b - rate × all_db E:更新step的值:step+=1 4)end 由于加入了随机的成分,有的时候可能算法有一点点走偏,但好处就是...
。 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...
先来回顾⼀下梯度下降法的参数更新公式：（其中，α是学习速率，是梯度）这个公式是怎么来的呢？下⾯进⾏推导：⾸先，如果⼀个函数 n 阶可导，那么我们可以⽤多项式仿造⼀个相似的函数，这就是泰勒展开式。其在a点处的表达式如下：可以看出，随着式⼦的展开，这个展开式越来越接近于原函数。如果⽤...
在普通的梯度下降法W -= V中,每次W的更新量V为V = dW * λ; 当使用冲量时,V考虑为本次的梯度下降量与部分上次更新量的矢量和,即-dW*λ与上次x的更新量V乘以一个介于[0, 1]的系数momemtum的和,即: V = dW * λ + V*momemtum。 当本次梯度下降方向与上次更新量的方向相同时,上次的更新量能够...