一 介紹
下面介紹在tensorflow中進行隨機梯度下降優化的函式。
在tensorflow中通過乙個叫optimizer的優化器類進行訓練優化。
二 梯度下降優化器
三 說明
在訓練過程中先例項化乙個優化函式如tf.train.gradientdescentoptimizer，並基於一定的學習率進行梯度優化訓練。
optimizer = tf.train.gradientdescentoptimizer(learning_rate)
接著使用乙個minimize()操作，裡面傳入損失值節點loss，再啟動乙個外層的迴圈，優化器就會按照迴圈的次數一次次沿著loss最小值的方向優化引數了。
整個過程中的求導和反向傳播操作，都是在優化器裡自動完成的。
目前比較常用的優化器為adam優化器。
四 參考
tensorflow梯度下降
import tensorflow as tf model parameters w tf.variable 0 dtype tf.float32 w初值及型別 b tf.variable 0 dtype tf.float32 b初值及型別 model input and output x tf.p...
tensorflow實現梯度下降演算法
假設每次生成資料的公式為 每次計算出的損失函式為 這裡使用平方損失函式 每次採用梯度下降演算法，將梯度 設定為0.001，梯度下降公式為 將data初始化為二維的對應陣列 defgetloss w,b totalloss 0.0 radientw 0.0 radientb 0.0for i in r...
梯度下降 隨機梯度下降 批梯度下降
下面的h x 是要擬合的函式，j 損失函式，theta是引數，要迭代求解的值，theta求解出來了那最終要擬合的函式h 就出來了。其中m是訓練集的記錄條數，j是引數的個數。梯度下降法流程 1 先對 隨機賦值，可以是乙個全零的向量。2 改變 的值，使j 按梯度下降的方向減少。以上式為例 1 對於我們的...