超参数是在开始学习过程之前设置值的参数,而不是通过训练得到的参数数据。超参数可以分为两种类型:定义模型及结构本身的参数,目标函数与与优化算法所需的参数,前者用于训练和预测阶段,后者用于训练阶段。 在实战过程中,需要对机器学习模型进行优化以确保模型的最高准确率,因此,超参数调优参数应运而生,常见的超参数搜索算法有网格
比如:将k设置为10,也就是每次参数更新都需要计算10个样本的梯度,这样我们既兼顾了随机梯度下降法的运算速度,与此同时由于每次计算10个样本梯度,肯定比只计算一个随机样本梯度的时候更加稳定一些。当然此时的k是超参数,需要在算法执行之前人为的给定值。 小批量梯度下降法是综合了随机梯度下降法和批量梯度下降法的优缺...
所以有两个超参数,学习率aa以及参数ββ,ββ控制着指数加权平均数。ββ最常用的值是0.9,之前平均了过去十天的温度,所以现在平均了前十次迭代的梯度。实际上ββ为0.9时,效果不错,可以尝试不同的值,可以做一些超参数的研究,不过0.9是很棒的鲁棒数。那么关于偏差修正,所以要拿vdWvdW和vdbvdb除以1−βt1−...
1、多元线性回归 如果有两个或两个以上的自变量,这样的线性回归分析就称为多元线性回归。实际问题中,一个现象往往是受多个因素影响的,所以多元线性回归比一元线性回归的实际应用更广。 2、梯度下降法求解线性回归 J(θ)是损失函数,θ即为线性回归表达式中的参数(代码实现中为w和b),α为步长或学习率(控制每一步...
梯度下降中一个重要参数是每一步的步长,梯度下降中称为学习率(超参数)。如果学习率太低,就需要更多次的迭代才能达到收敛,如果学习率太高可能直接越过山脚最低点,如果学习率太高非但不能走到山脚反而可能一不小心走过头走到了另一个比之前还要高的位置。
解决方案:多次运行,随机化初始点。初始点也是梯度下降算法的一个超参数。初始化的方法也有很多。 二、简单线性回归中使用梯度下降法 在线性回归算法中目标函数J(θ)=∑i=1m(y(i)−y^(i))2线性回归算法具有唯一的最优解。下面就来实现一下: ...
接下来我们介绍下一些可调整的超参数,并进行调参,顺便看下调过参后一些模型的表现。 loss:用于选择损失函数,默认 loss=’squared_loss’,表示损失函数为预测值与实际值差的平方和,其他还有 ‘huber’, ‘epsilon_insensitive’等; penalty:正则项的惩罚方式,默认 penalty=’l2’, 使用 L2 正则,‘l1’ 和‘elastic...
Mini-Batch 是神经网络训练中的一个超参数，它表示每次训练时使用的样本数量。Mini-Batch 的大小会影响训练效率和训练效果。Mini-Batch 的大小越大，训练效率越高，但也越容易导致梯度方差增大。Mini-Batch 的大小可以根据实际情况进行调整。一般来说，Mini-Batch 的大小越大，训练效率越高，但也越容易导致梯度方差...
何为梯度下降,本质就是从该点切线方向,慢慢走下去。切线方向:就是给定一个很小的增量值,试探一下方向。 1、方向的增量值: 2、不断迭代,当增量为很小时,意味着x应该是 1#超参数2m=0.023n=0.000000014#代码函数5deffn(x):6return1/2*x*x-10*x78defgetdivide(x):9return(fn(x+n)-fn(x))/n101112...
是梯度下降算法中非常重要的超参数。这个参数设置的大小如果不合适,很可能导致最终无法找到最小值点。 比如下左图就是因为步幅太大,几个迭代后反而取值越来越大。改成右侧那样的小步伐就可以顺利找到最低点了。 不过大步伐也不是没有优点。步伐越大,每一次前进得越多。步伐太小,虽然不容易“跨过”极值点,但需要...