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播布客_hinton_模型评估_机器学习导论-Linear classification1_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-09-20 / 浏览次数:1

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个非常类似的问题即使错误表面不是全球二次碗。在当地他们有这些相同的类型属性。那就是它们往往非常弯曲一些方向,非常曲折其他方向。所以如果你学习出错的方式使用大的学习率是你削减来回的方向区域表面非常弯曲。所以我们会说要削减一个山沟。而且线速太大你会实际上是分歧的。我们想要实现的是我们走了沿着峡谷方向迅速行进虽然很小,但非常一致梯度。我们在方向上缓慢移动这些大,但非常不一致梯度。那就是你朝那个方向前进短距离,梯度会逆转标志。在我们讨论如何实现这一目标之前,我需要谈谈随机性梯度下降,以及动机使用它。如果您的数据集非常高冗余,然后如果你计算渐变为上半部分的重量数据集,你几乎可以得到如果你计算,你会得到同样的答案下半场的渐变。所以这完全是浪费时间计算整个数据的梯度组。计算好你会好多了然后,对数据的子集进行渐变更新权重和剩余权重数据,计算梯度更新的重量。我们可以把它变为极端,并说我们是要在单个上计算渐变培训案例,我们将更新权重,然后我们将计算下一个训练案例的梯度使用那些新的重量。这就是所谓的在线学习。一般来说,我们不想那么做远。使用小型迷你通常更好批次,通常是十或一百或甚至1000个例子。小的一个优点迷你批次,是少计算用于实际更新权重,因为与之相比,你不那么经常这样做线上。另一个优点是,当你计算渐变,您可以计算渐变对于一大堆并行的案例。大多数计算机都非常擅长矩阵,矩阵乘以,那将让你考虑一大堆训练
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