梯度下降（Gradient Descent）

时间 2020-12-20

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分别求解损失函数L(w,b)对w和b的偏导数，对于w，当偏导数绝对值较大时，w取值移动较大，反之较小，通过不断迭代，在偏导数绝对值接近于0时，移动值也趋近于0，相应的最小值被找到。 η选取一个常数参数，前面的负号表示偏导数为负数时（即梯度下降时），w向增大的地方移动。对于非单调函数，可能会陷入局部最优的情况，可以通过设定不同的w初始值，来对比不同参数下的损失函数值。梯度下降法未必是最优的计算权重

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2. Gradient descent 梯度下降
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