梯度精品文章

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  機(jī)器學(xué)習(xí)：梯度下降

  1，概述 1.1，梯度下降法 假定給定函數(shù)：?，求解該函數(shù)的極小值時，k的取值是多少？ 通常做法：對??求導(dǎo)，然后令導(dǎo)數(shù)=0，求解 k 值即為所求： 1.2，迭代與梯度下降求解 求導(dǎo)解...

  LittleLiByte 2021-11-16 11:45 評論0 收藏0
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  關(guān)于Resnet殘差網(wǎng)絡(luò)的一些理解

  ...是隨著網(wǎng)絡(luò)的深入，一些經(jīng)典的問題也就隨之出現(xiàn)，例如梯度彌散和梯度爆炸。這兩種問題都是由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特殊結(jié)構(gòu)和特殊求參數(shù)方法造成的，也就是鏈?zhǔn)角髮?dǎo)的間接產(chǎn)物。 梯度彌散：當(dāng)使用反向傳播方法計算導(dǎo)數(shù)的時候...

  antyiwei 2019-06-26 18:22 評論0 收藏0
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  【DL-CV】反向傳播，（隨機(jī)）梯度下降

  ...化的權(quán)重W。當(dāng)然這個過程不是一步完成的，我們會使用梯度下降算法來一步步修改權(quán)重W，好讓損失逐漸逼近最小值，這是一個收斂的過程。下面介紹梯度下降算法以并用反向傳播來求梯度 梯度下降 Gradient descent 看名字就和梯度...

  missonce 2019-06-26 18:31 評論0 收藏0
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  【DL-CV】反向傳播，（隨機(jī)）梯度下降

  ...化的權(quán)重W。當(dāng)然這個過程不是一步完成的，我們會使用梯度下降算法來一步步修改權(quán)重W，好讓損失逐漸逼近最小值，這是一個收斂的過程。下面介紹梯度下降算法以并用反向傳播來求梯度 梯度下降 Gradient descent 看名字就和梯度...

  dadong 2019-07-30 17:30 評論0 收藏0
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  一文概覽深度學(xué)習(xí)中的五大正則化方法和七大優(yōu)化策略

  ...能力的要求很高。神經(jīng)元和參數(shù)之間的大量連接需要通過梯度下降及其變體以迭代的方式不斷調(diào)整。此外，有些架構(gòu)可能因為強(qiáng)大的表征力而產(chǎn)生測試數(shù)據(jù)過擬合等現(xiàn)象。這時我們可以使用正則化和優(yōu)化技術(shù)來解決這兩個問題。...

  2shou 2019-04-25 18:23 評論0 收藏0
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  梯度下降優(yōu)化算法概述

  ...最低點(diǎn) B 點(diǎn)，那么如何讓這個過程執(zhí)行的更加迅速呢？ 梯度下降了解一下！ 位于三維空間里的任意一個點(diǎn)都可以找到與之相切的平面，在高維的情況下也能找到超平面與其相切。那么在相切平面上的任意一個點(diǎn)都有多種方向，...

  cncoder 2019-06-26 18:35 評論0 收藏0
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  機(jī)器學(xué)習(xí) 面試常見問題&答案 ①

  ...比起來，感覺沒有什么優(yōu)點(diǎn)，方便入門理解 缺點(diǎn) 容易梯度消失 x的可變值區(qū)域太小，極其容易陷入級值的狀況（-0.9~0.9） 指數(shù)exp計算復(fù)雜 Tanh 優(yōu)點(diǎn) 和sigmod比起來，是零均值化處理。（零均值化可以加快模型的收斂） ...

  Tangpj 2019-06-26 18:42 評論0 收藏0