设计一个企业网站大概多少钱,30天网站建设实录下载,应用商店免费下载,江苏省建设教育协会网站梯度更新是要同时更新#xff0c;如下图所示#xff1a;θ0和θ1同时更新#xff0c;而不是更新完一个后再更新另一个。 学习率α过小#xff0c;梯度下降较慢#xff0c;训练时间增长。若学习率α过大#xff0c;梯度下降会越过最低点#xff0c;难以得到最优的结果如下图所示θ0和θ1同时更新而不是更新完一个后再更新另一个。 学习率α过小梯度下降较慢训练时间增长。若学习率α过大梯度下降会越过最低点难以得到最优的结果导致难以收敛或发散。 如果参数值已是局部最优进行梯度下降计算时导数是0梯度下降不会作任何操作参数不改变 在梯度下过程中无需修改学习率因为在接近局部最有点时导数项会变小梯度下降的步幅也会随之比变小。 梯度下降中batch:指计算一次梯度下降就使用全部的训练集数据 mini batch :指计算一次梯度下降时使用了一小部分训练集数据 多元特征的梯度下降时进行特征缩放可将梯度下降的速度提高通常将特征的取值缩放至大约-1到1之间 使用小的学习率一般0.0010.0030.010.030.10.31等 转载于:https://www.cnblogs.com/abella/p/10320687.html
