李宏毅《机器学习》笔记-4. Gradient Descent
关于梯度下降的一下技巧 1. 调整学习率 若学习率太大，可能会错过最小值；若学习率太小，有可能收敛速度太慢。 可变学习率 为了让梯度下降可以收敛到最小值，一般来说学习率要跟随迭代次数变小。一种常见的做法是让 η t = η / t + 1 \eta^{t}={\eta} / {\sqrt{t+1}} ηt=η/t+1 Adagrad Adagrad 是一种常用的可变学习率的做法，它还考虑了历史
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