梯度下降算法 C. 支持向量机算法 D. K 近邻算法 相关知识点: 试题来源: 解析 B。解析:梯度下降算法是深度学习中常用的优化算法,通过计算损失函数对模型参数的梯度,不断调整参数以最小化损失函数。随机森林算法、支持向量机算法和 K 近邻算法主要用于分类和回归任务,但不是用于优化模型参数。
梯度下降法的三要素:初始化权重、优化函数(动量) 、学习率。 2.2 梯度下降法的类别 根据采用数据量可以分为标准梯度下降法(GD)、批量梯度下降法(BatchGradient Descent)、小批量梯度下降法(Mini-batch Gradient Descent)、随机梯度下降法(Stochastic Gradient Descent) (1)标准梯度下降法(GD) ● 每个样本都计算一次 ...
批量梯度下降法,是梯度下降法最常用的形式,具体做法也就是在更新参数时使用所有的样本来进行更新,这个方法对应于前面3.3.1的线性回归的梯度下降算法,也就是说3.3.1的梯度下降算法就是批量梯度下降法。 随机梯度下降法(Stochastic Gradient Descent) 随机梯度下降法,其实和批量梯度下降法原...
而我们需要朝着下降最快的方向走,自然就是负的梯度的方向,所以此处需要加上负号;那么如果时上坡,也就是梯度上升算法,当然就不需要添加负号了。 3. 实例 我们已经基本了解了梯度下降算法的计算过程,那么我们就来看几个梯度下降算法的小实例,首先从单变量的函数开始,然后介绍多变量的...
梯度下降算法的正确步骤是()a计算预测值和真实值之间误差b迭代更新,直到找到最佳权重c把输入传入网络,得到输出值d初始化随机权重和偏置e对每一个产生误差的神经元,改变相应的权重值以较小误差 A、abcdeB、edcbaC、cbaedD、dcaeb正确答案:dcaeb 点击查看答案 广告位招租 联系QQ:5245112(WX同号) ...
C。解析:小批量梯度下降算法结合了随机梯度下降算法和批量梯度下降算法的优点,每次使用一小批数据进行参数更新,既可以减少计算量,又可以利用数据的随机性,适用于大规模数据集。随机梯度下降算法每次使用一个样本进行更新,计算量小但收敛速度慢;批量梯度下降算法每次使用整个数据集进行更新,计算量大但收敛速度快。动量梯度...
梯度下降算法 为了证明自己将梯度下降算法搞明白了,必须写篇文章,而且梯度下降算法是神经网络和许多机器学习算法更新权重的核心算法,反向传播与梯度下降算法在卷积神经网络的原理和CNN中是一样的,只是因为卷积神经网络涉及池化层和卷积层结构不同,卷积层向前传播,池化层向前传播到卷积层,这只是形式上不一样算法设计上要...
动量梯度下降算法 C. Adagrad 算法 D. 批量梯度下降算法 相关知识点: 试题来源: 解析 C。解析:Adagrad 算法能够根据参数的历史梯度信息自适应地调整学习率,对于频繁出现的参数减小学习率,对于不频繁出现的参数增大学习率。随机梯度下降算法、动量梯度下降算法和批量梯度下降算法的学习率通常是固定的或者需要手动调整。
关于梯度下降算法描述正确的是: A. 梯度下降算法就是不断的更新w和b的导数值 B. 梯度下降算法就是不断更新学习率 C. 梯度下降算法就是不断寻找损失函数的最大值 D. 梯度下降算法就是不断的更新w和b的值 相关知识点: 试题来源: 解析 D null
关于梯度下降算法,以下说法正确的是A.随机梯度下降算法是每次考虑单个样本进行权重更新B.Mini-batch梯度下降算法是批量梯度下降和随机梯度下降的折中C.批量梯度下降