梯度下降演算法會依賴於導數和偏導數
導數定義：所謂導數，就是用來分析函式「變化率」的一種度量。導數越大變化率越大，導數越小變化率越小，其公式為
「偏導」的英文本意是「partial derivatives」（表示區域性導數）。對於多維變數函式而言，當球某個變數的導數時，就是把其他變數視為常量，然後對整個函式求其導數（相比於全部變數，這裡只求乙個變數，即為「區域性」）例：
缺點隨機梯度下降：隨機梯度下降法（stochastic gradient descent,sgd)每次迭代使用乙個樣本對引數進行更新，使得訓練速度加快。
缺點：小批量梯度下降：小批量梯度下降（mini-batch grradient descent,mbgd)是對批量梯度下降以及隨機梯度下降的乙個折中方法、其思想是：每次迭代使用指定個（batch_size)樣本來對引數進行更新。
缺點：本章節介紹了損失函式與梯度下降概念與演算法
損失函式和梯度下降
前提 前向傳播經過若干個神經元，再經過啟用函式，最終得到結果，然後輸出損失函式，根據損失函式再進行反向傳播，及傳遞梯度，調整權重。並不是根據啟用偶函式輸出直接返回梯度值，而是在計算損失函式的基礎上進行反向傳播梯度。更多的是按照小批量的處理，累計梯度求平均值，最後進行梯度下降。損失函式與分類函式 sv...
邏輯回歸 損失函式與梯度下降
由於二分類結果是1或者0，這與數學的階躍函式很類似，但是階躍函式在x 0的位置會發生突變，這個突變在數學上很難處理。所以一般使用sigmoid函式來擬合 g z 1 1 e z 1 具體應用到邏輯回歸演算法中 z 0 1x1 2x2 nxn i 0n i xi tx 2 其中x i 表示樣本屬性 對...
損失函式和梯度下降解釋
損失函式 loss function 是用來估量模型的 值 我們例子中的output 與真實值 例子中的y train 的不一致程度，它是乙個非負實值函式，損失函式越小，模型的魯棒性就越好。我們訓練模型的過程，就是通過不斷的迭代計算，使用梯度下降的優化演算法，使得損失函式越來越小。損失函式越小就表示...