土说次铁议立来数水温转识历技与办公20.感知准则函数为J( )a(Ta y)极小值时的a 为最优解PyYk证明使用梯度下降算法的迭代过程公式a(1),任意a(k1)a(
梯度下降算法的迭代公式如下: θ=θ-α∇J(θ) 其中,θ是模型参数,α是学习率,∇J(θ)是代价函数J(θ)的梯度。在每次迭代中,我们更新模型参数θ,直到代价函数收敛。收敛的标准通常是代价函数的变化量小于某个阈值。 确定迭代次数的方法 确定迭代次数是梯度下降算法中的一个重要问题。如果迭代次数太少,算法...
梯度下降，可以用二次函数图像来类比说明，比如一个碗，现在假设碗底是目标，即最小值。看图 其中，红...
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