《梯度下降法》課件_第1頁
《梯度下降法》課件_第2頁
《梯度下降法》課件_第3頁
《梯度下降法》課件_第4頁
《梯度下降法》課件_第5頁
已閱讀5頁，還剩3頁未讀， 繼續(xù)免費閱讀

下載本文檔

版權說明：本文檔由用戶提供并上傳，收益歸屬內容提供方，若內容存在侵權，請進行舉報或認領

文檔簡介

《梯度下降法》PPT課件在這個PPT課件中，我們將深入探討梯度下降法的概念、原理、計算方法、優(yōu)化技巧和應用，為您全面展示它在機器學習和深度學習中的重要作用。梯度下降法的作用與原理梯度下降法是一種優(yōu)化算法，用于尋找函數(shù)最小值或最大值。它通過調整參數(shù)的方式，在每次迭代中更新模型以逐漸減小損失函數(shù)，從而達到優(yōu)化的目的。梯度的計算與損失函數(shù)的計算偏導數(shù)的計算通過對每個參數(shù)求偏導數(shù)，可以得到每個參數(shù)對損失函數(shù)的影響程度。梯度的計算將每個參數(shù)的偏導數(shù)組成的向量稱為梯度，它指示了損失函數(shù)上升最快的方向。損失函數(shù)的計算損失函數(shù)是用來衡量模型預測結果與實際結果之間的差異，常用的損失函數(shù)包括平均平方差和交叉熵等。不同的梯度下降法1批量梯度下降法在每次迭代中使用全部訓練樣本來計算梯度，適用于小數(shù)據(jù)集。2隨機梯度下降法在每次迭代中隨機選擇一個樣本來計算梯度，速度快但不穩(wěn)定。3小批量梯度下降法在每次迭代中使用一小部分樣本來計算梯度，折中了批量梯度下降法和隨機梯度下降法的優(yōu)缺點。梯度下降法的優(yōu)化技巧學習率的調整合理設置學習率可以加快收斂速度并避免震蕩。參數(shù)的初始化方法正確的參數(shù)初始化方法有助于避免局部最優(yōu)問題和梯度消失問題。損失函數(shù)的選擇不同的問題需要選擇適合的損失函數(shù)，例如回歸問題和分類問題的損失函數(shù)不同。梯度下降法在深度學習和機器學習中的應用深度學習中的應用梯度下降法是訓練神經(jīng)網(wǎng)絡的基本優(yōu)化算法，廣泛應用于圖像識別、自然語言處理等領域。機器學習中的應用梯度下降法也被用于訓練其他機器學習模型，如線性回歸、邏輯回歸和支持向量機等。梯度下降法的優(yōu)缺點與注意事項優(yōu)點梯度下降法是一種通用且有效的優(yōu)化算法，能夠在大量數(shù)據(jù)上進行訓練。缺點梯度下降法可能陷入局部最優(yōu)值，收斂速度較慢。注意事項在實際應用中，需根據(jù)具體問題選擇合適的學習率、損失函數(shù)和參數(shù)初始化方法。參考文獻論文和書籍博客和教

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明，都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等，如果需要附件，請聯(lián)系上傳者。文件的所有權益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙，網(wǎng)頁內容里面會有圖紙預覽，若沒有圖紙預覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權益所有人同意不得將文件中的內容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 人人文庫網(wǎng)僅提供信息存儲空間，僅對用戶上傳內容的表現(xiàn)方式做保護處理，對用戶上傳分享的文檔內容本身不做任何修改或編輯，并不能對任何下載內容負責。
  • 6. 下載文件中如有侵權或不適當內容，請與我們聯(lián)系，我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評論

0/150

提交評論