梯度下降法和最小二乘法相比,梯度下降法需要选择步长,而最小二乘法不需要。梯度下降法是迭代求解,最小二乘法是计算解析解。如果样本量不算很大,且存在解析解,最小二乘法比起梯度下降法要有优势,计算速度很快。但是如果样本量很大,用最小二乘法由于需要求一个超级大的逆矩阵,这时就很难或者很慢才能求解解析解...
冲量梯度下降法的更新方程如下: ,当参数更新时不仅仅要考虑当前的梯度值,还要加上一个累积冲量。而且多了个超参数 ,其值一般取接近1,如0.9,0.99等。 2、反向传播backprop允许来自己代价函数的信息通过网络向后流动,以便计算梯度。实际上反向传播仅指计算梯度的方法,另一种方法:如随机梯度下降,使用梯度进行学习。 3...
A、在训练神经网络过程中,参数不断调整,其调整的依据是基于损失函数不断减少 B、每一次Epoch都会对之前的参数进行调整,迭代次数越多,损失函数一般越小 C、模型参数量越多越好,没有固定的对应规则 D、训练好的神经网络模型存储于一定结构的神经元之间的权重和神经元的偏置中 查看答案 单选题 比较成熟的分类预测模...
可以看到采用梯度下降法得到的模型和它有一定的偏差,但是在可以接受的范围之内,如果不满足精确要求,也可以进一步增多迭代次数,继续更新权值,让 w 和 b 更接近极值点。下图展示了模型直线的变化过程。 要实现这一效果,只需要在 for 循环的最后,加上这么一条语句。 for i in range(0, itar + 1): ... ... ...
因此随机梯度下降法的公式归结为通过迭代计算特征值从而求出最合适的值。θ的求解公式如下。 α是下降系数,即步长,学习率,通俗的说就是计算每次下降的幅度的大小,系数越大每次计算的差值越大,系数越小则差值越小,但是迭代计算的时间也会相对延长。θ的初值可以随机赋值,比如下面的例子中初值赋值为0。