解释Learning Rate在Neural Network的作用
下面这道公式， 用来更新Weight。 Learning Rate的作用是什么？为何前面要有负号？此公式的目的是，不断调整w，直到找到最小的E直为止。可以用下面图来表达。 为何此公式可以找到最小值？下面表格可以说明清楚。 他靠的是斜率。斜率越大，w的调整幅度就越大，反之就越小。非常直观。大家应该有爬过山，下山时，是不是遇到陡坡，跨的步伐就会变大？到了平地，步伐就变小了？这就是表格第2行，想要表
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