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 13510 [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...
C.与批量梯度下降法相比,使用小批量梯度下降法可以降低训练速度,但达到全局最优解可能需要更多的迭代次数 D.神经元的激活函数选择不影响神经网络的训练过程和最终性能 点击查看答案 第3题 在训练神经网络过程中我们目的是让损失函数不断减少,我们常用以下哪种方法最小化损失函数?() A.梯度下降 B.正则化 C.Dropou...
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
它基于线性回归模型,通过使用逻辑函数(logistic function)将结果映射到0和1之间,从而实现对样本进行分类。逻辑回归适用于二元分类问题,也可以通过修改为多分类问题的解决方案。 在训练过程中,逻辑回归通过最大化似然函数或最小化损失函数,来寻找最佳的模型参数。通常采用梯度下降等优化算法来实现参数的更新。逻辑回归也...
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...
下面对梯度下降方法描述不正确的是( )? 梯度反方向是函数值下降最快方向梯度下降算法是一种使得损失函数最小化的方法梯度方向是函数值下降最快方向梯度下降算法用来优化深度学习模型的参数 相关知识点: 试题来源: 解析 梯度方向是函数值下降最快方向 反馈 收藏 ...