梯度下降

 

调节学习率

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

微分大小意味着离最小值的距离

 

 

c点和a点
c的微分较大,但是离最低点更近。

那么微分大小意味着离最小值的距离仅在不跨元素时才成立

 

 

 考虑到二次微分

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 


左边 :走的稳定
右边: 步伐小,散乱。但快

 

feature scaling

 特征缩放

 

 

 

 

 

 

w2的变化对y影响大
w1的变化对y(loss)影响小,微分小,那么图像平滑些

左边:行进的方向在变,参数不好控制

进行特征所放的方法

 

 

 

 

formal derivation
形式推导

任意给定一个点a,该点为圆心画一个圆,找到圆范围的最小值b点。把a 点换为b点。一直进行下去

 

 

当x 很接近x0

 

 

 举个例子

 

 

 

 要点

 

 此时,s,u,v全是常数了

 

 

 

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