2019年7月2日
深度学习面试题02：标准梯度下降法
摘要： 目录 一元函数的梯度下降法 多元函数的梯度下降法 参考资料 梯度下降是一种迭代式的最优化手段，在机器学习中一般用于求目标函数的极小值点，这个极小值点就是最优的模型内部参数。相比求解析解的手段，GD的通用性更强，所以受到广泛的使用。 一元函数的梯度下降法 比如求解f(x)=(x-1)2的最小值点 梯度 阅读全文
posted @ 2019-07-02 10:08 黎明程序员 阅读(1420) 评论(0) 推荐(0) 编辑