← 全部标签

标签:梯度下降

共 4 篇相关内容,按发布时间排列。

深度学习:动量梯度下降 — 给梯度加上"惯性"

理解标准梯度下降的振荡与局部最优问题,以及动量梯度下降如何用指数加权平均平滑梯度、抑制振荡、靠惯性冲过局部最优

深度学习:梯度下降算法的改进 — BGD、SGD、Mini-batch GD

从全量数据到单个样本再到小批量,理解三种梯度下降变体的权衡,以及 Batch Size 的选值原则(2 的幂、GPU 显存上限)

深度学习:归一化与标准化— 为什么、怎么做、什么时候做

特征尺度不一致导致梯度下降不稳定的根本原因,以及归一化与标准化的原理、实现和预测时的注意事项

深度学习:线性回归

一元/多元线性回归、梯度下降算法、损失函数与学习率