深度学习求最小值为什么要使用梯度下降
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发布时间：2022-04-25 20:05
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时间：2022-06-17 00:42
这要说梯度的意义了。梯度是一个向量，对应方向导数取得最大值的方向，也就是函数增长最快的方向，梯度的反向，就是函数下降最快的方向。要求最小值，自然可以用梯度下降法来求。
深度学习中采用什么方法可以最小化损失函数
在深度学习中，为了最小化损失函数，常采用梯度下降法及其变种。梯度下降法是一种优化算法，用于寻找函数的局部最小值。在深度学习的上下文中，损失函数通常表示模型预测与实际标签之间的差异。梯度下降通过计算损失函数关于模型参数的梯度，并沿着梯度的反方向更新参数，从而逐步减小损失函数的值。具体来说，...
深度学习的前戏--梯度下降、反向传播、激活函数
梯度下降梯度下降是一种优化算法，用于寻找目标函数的局部极小值。在深度学习中，目标函数通常是损失函数，表示模型预测与实际值之间的差异。通过梯度下降，我们能够调整模型参数，以减小损失函数的值。原理与公式假设我们有一个函数C(v1, v2)表示损失函数，其中v1和v2是参数。目标是找到一组参数（v1, ...
梯度下降法
梯度下降法是一种用于优化目标函数的迭代方法。解释如下：梯度下降法的概念 梯度下降法是一种在机器学习和数据科学中广泛应用的优化算法。它的目标是通过迭代过程，找到函数的最小值点。核心思想是根据当前位置的梯度来调整参数，沿着负梯度的方向更新参数，以逐步接近目标函数的最小值点。这种方法尤其在处理...
梯度下降法的原理
梯度下降法是一种常用的优化算法，主要用于求解目标函数的最小值。其基本原理是利用目标函数在当前点的梯度信息，沿着梯度的反方向进行迭代更新，从而逐步逼近目标函数的最小值点。具体来说，对于给定的目标函数，随机初始化一个参数向量，计算该向量对应的目标函数值和梯度。根据梯度的方向和大小，按照一定...
优化算法的分类
1. 梯度下降算法：梯度下降算法是一种常见的优化算法，用于找到函数的最小值。它通过迭代地更新参数，以减少目标函数的误差。梯度下降算法在机器学习和深度学习中广泛应用，因为它能够有效地找到局部最小值，而这些最小值通常是我们要找的最优解。2. 随机梯度下降算法：随机梯度下降算法是一种改进的梯度...
梯度下降法的优化分析原理
梯度下降是迭代法的一种,可以用于求解最小二乘问题(线性和非线性都可以)。在求解机器学习算法的模型参数，即无约束优化问题时，梯度下降（Gradient Descent）是最常采用的方法之一，另一种常用的方法是最小二乘法。在求解损失函数的最小值时，可以通过梯度下降法来一步步的迭代求解，得到最小化的损失...
深度学习入门-随机梯度下降(上):随机梯度下降的数学原理
收敛性是随机梯度下降算法的另一个关键特性。通过引入Robbins-Monro算法作为基础，我们可以证明SGD的收敛性，并将其视为一个更广泛的迭代优化框架的一部分。当满足特定条件时，SGD能够以概率1收敛至最优解。为了深入理解SGD的收敛行为，我们研究了随机梯度与真实梯度之间的相对误差。通过分析，我们能够评估SGD...
十分钟速通优化器原理,通俗易懂(从SGD到AdamW)
在深度学习中，参数优化的目标是寻找损失函数的最小值，这可以类比为函数 \(L(w)\)，其中 \(w\) 是参数。为了优化，我们需要计算损失函数关于每个参数的偏导数，得到梯度向量。然后，我们沿着梯度的反方向进行更新，以逐步减小损失值。在优化算法的演进中，SGD（随机梯度下降）算法应运而生。SGD通过...
理解梯度下降和反向传播
梯度下降就是一个求极值的方法，在深度学习里面用于最小化损失来训练权重和偏差。先举个简单的例子，比如，我们要求如上曲线函数的极小值，我们只要对其求导然后找导数为0的点就可以了。但是在实际情况会比这个要复杂的多，因为我们会有更多的变量，特别是对于神经网络而言，它可能以复杂的方式依赖于几十...
梯度下降法的原理是什么?
在机器学习中,我们主要是用梯度下降算法来最小化代价函数,记做: [\theta ^* = arg min L(\theta)] 其中,L是代价函数,是参数。 梯度下降算法的主体逻辑很简单,就是沿着梯度的方向一直下降,直到参数收敛为止。 记做: [\theta ^{k + 1}_i = \theta^{k}_i - \lambda \nabla f(\theta^{k})] 这...
