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O' = O - learningrate*gradient

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5b381c0b8d5d72e1 · 2023-02-05 · 课时35 什么是梯度-2.mp4 0

满足上述条件的函数叫做凸函数，不管从哪个方向都能找到全局最优解

容易出现的问题：

（1）有可能会遇到局部最优解

（2）saddle point出现鞍点，在一个自变量上的偏微分取得极大值，在另一个自变量上取极小值

优化梯度下降法来找到全局最优解的因素：

（1）初始状态；

（2）学习率；

（3）momentum——如何逃离局部最小值

 

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1512_N_小星星 · 2021-05-29 · 课时35 什么是梯度-2.mp4 0

授课教师

森陌夏栀
高级算法工程师
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老师

课程特色

考试(9)
图文(1)
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