北京尚学堂_batch normalization_激活函数及其梯度_中国AI数据

2019-11-25

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2损失的损失函数图: 每个世代的LI和L2 LoS 0 10 20 30 40 50 生成 图5:这是虹膜线性回归问题的学习速度为0.05的L1和L2损失。 学习率为0.05时,将表明L2丢失是首选,因为它会收敛到数据上的较低丢失。当我们将学习率提高到0.4时,这是损失函数的图表: 图6:显示虹膜线性回归问题的L1和L2损失,学习率为0.4。 请注意,由于y轴的比例较高,因此看不到L1损耗。 线性回归 在这里,我们可以看到,较大的学习率会在L2范数中过冲,而L1范数会收敛。 还有更多… 要了解正在发生的情况,我们应该研究大学习率和小学习率对L1和L2规范的作用。为了可视化,我们在两个规范上都以一维表示学习步骤,如下所示: 图7:说明学习率越来越大的L1和L2范数会发生什么。 实施戴明回归 在此配方中,我们将实现戴明回归(总回归),这意味着我们将需要一种不同的方法来测量模型线与数据点之间的距离。 第三章 准备好了 -f -east SqUareS =近回归使Vertjc距离最小化到= npDeming回归使jt距离= nep变小这种类型的回归使y值和X值

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