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...
梯度下降算法中主要是如何计算的( ) A)求导数 B)求和 C)求平均 D)求对数 相关知识点: 试题来源: 解析 A) 求导数 梯度下降算法主要通过计算目标函数(损失函数)关于参数的梯度(导数),来确定每一步更新参数的方向和步长,以达到最小化目标函数的目的。反馈 收藏 ...
c. 随机梯度下降 批量梯度下降法 (BGD) 在批量梯度下降法中,每一次迭代都要计算整个训练集上的梯度,然后更新模型参数,这导致了在大规模数据集上的高计算成本和内存要求。其迭代更新规则如下:θt+1=θt−α∇RD(θt) 其中,α 是学习率,∇RD(θt) 是整个训练集上损失函数关于参数 θt 的梯度...
梯度是一个向量(矢量), 表示某一函数在该点处的方向导数沿着该方向取得最大值,也就是该点变化率最大的方向。在现实中,就是山体的某点沿着山体最陡峭的向上方向就是梯度。 二、梯度下降法 2.1 什么是梯度下降法 ● 梯度下降就是沿着梯度最陡的地方下降。也可以说梯度下降就是曲线或曲面上的某点沿着该点梯度的...
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 答案:A、abcde B、edcba C、cbaed D、dcaeb 正确答案:dcaeb...
百度试题 结果1 题目梯度下降算法用于: A. 最小化损失函数 B. 最大化损失函数 C. 固定损失函数 D. 随机改变损失函数 相关知识点: 试题来源: 解析 A 反馈 收藏
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 反馈 收藏 ...
我已经解释过当C只有两个变量时的梯度下降算法了。但是,事实上,即使C有许多变量,也是这么一回事。假设C是一个有m个变量的函数v1,v2...,vm,然后当Δv=(Δv1,...,Δvm)TC时C的变化量ΔC为: 其中梯度∇C为向量: 和前面的两个变量时的情况一样,我们可以选择: ...
我们经常要做的就是求解极值,最大或者最小。为了数学方便,引入的是拉格朗日乘子和对偶性。在求解极值的其实就是关注d*(最优值) C(约束) p*(最优概率)。如果不想看推导,可直接看总结的红字即可。 1.拉格朗日对偶性及其推导 2.定理 2.1定理1 d* C p*关系 ...
3.c也一样可以计算得出 4.将此应用于所有epoch的数据集 for i in range(epochs): y_pred = w * x +c D_M = (-2/n) * sum(x * (y_original - y_pred)) D_C = (-2/n) * sum(y_original - y_pred) 这里求和函数一次性将所有点的梯度相加!