天津住房和城乡建设厅官方网站,如何知道一个网站的流量,wordpress添加邀请码输入框,嘉兴网站建设公司哪家好梯度下降概念#xff1a; 我们用到一种名为梯度下降#xff08;gradient descent#xff09;的方法#xff0c; 这种方法几乎可以优化所有深度学习模型。 它通过不断地在损失函数递减的方向上更新参数来降低误差。 梯度下降最简单的用法是计算损失函数#xff08;数据集中…梯度下降概念 我们用到一种名为梯度下降gradient descent的方法 这种方法几乎可以优化所有深度学习模型。 它通过不断地在损失函数递减的方向上更新参数来降低误差。 梯度下降最简单的用法是计算损失函数数据集中所有样本的损失均值 关于模型参数的导数在这里也可以称为梯度。 但实际中的执行可能会非常慢因为在每一次更新参数之前我们必须遍历整个数据集。 因此我们通常会在每次需要计算更新的时候随机抽取一小批样本 这种变体叫做小批量随机梯度下降minibatch stochastic gradient descent。 在每次迭代中我们首先随机抽样一个小批量 它是由固定数量的训练样本组成的。 然后我们计算小批量的平均损失关于模型参数的导数也可以称为梯度。 最后我们将梯度乘以一个预先确定的正数 并从当前参数的值中减掉。
batch_size和epoch的联系和区别
batch_size和epoch都是超参数需要自己设置。将批处理视为循环迭代一个或多个样本并进行预测。在批处理结束时将预测与预期输出变量进行比较并计算误差。从该错误中更新算法用于改进模型。
batch_size与训练集的关系梯度下降类型batch_size 训练集大小批量梯度下降batch_size 1随机梯度下降1 batch_size 训练集大小小批量梯度下降
epoch数是一个超参数它定义了学习算法在整个训练数据集中的工作次数。一个Epoch意味着训练数据集中的每个样本都有机会更新内部模型参数。Epoch由一个或多个Batch组成。
