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2019-11-25

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型参数,以便通过许多训练步骤将损失降至最低。有了这个概念,运用体面的梯度来寻找损失函数的最小值将导致我们的模型从输入数据中学习。 让我们定义一下什么是渐变,在CaSe中您不知道。梯度是一种数学运算,通常用V符号(nabla希腊字母)表示。它类似于导数,但适用于输入向量并输出单个值的函数。就像我们的损失函数一样 梯度的输出是偏导数的向量,函数输入向量的每个位置一个。 您应该考虑偏导数,就好像您的函数将只接收一个变量,用常量替换所有其他变量,然后应用通常的单个变量推导过程。 偏导数测量函数输出相对于特定输入变量的变化率。换句话说,如果我们增加输入变量的值,输出值将增加多少。 这是继续之前的警告。当我们谈论损失函数的输入变量时,我们指的是模型权重,而不是实际的数据集具有输入特征。这些是由我们的数据集固定的,无法优化。我们计算的偏导数是相对于推理模型中每个权重的。 我们关心梯度,因为它的输出矢量指示损失函数的最大增长方向。您可以认为它是一个小技巧,它将在函数的每个点上指示您应该增加其值的位置: 假设上面的图表显示了ios功能。红点表示当前的重量值,而您是当前的状态。渐变代表箭头,

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