2019年2月10日
吴恩达机器学习笔记11-梯度下降法实践2-学习率
摘要： 梯度下降算法收敛所需要的迭代次数根据模型的不同而不同，我们不能提前预知，我们可以绘制迭代次数和代价函数的图表来观测算法在何时趋于收敛。 也有一些自动测试是否收敛的方法，例如将代价函数的变化值与某个阀值（例如0.001）进行比较，但通常看上面这样的图表更好。 梯度下降算法的每次迭代受到学习率的影响，如 阅读全文
posted @ 2019-02-10 01:27 NeoML 阅读(268) 评论(0) 推荐(0) 编辑