有三ai深度學(xué)習(xí)之人臉圖像檢測與識別—理論與實踐

隨機梯度下降法(SGD)的主要思路是什么?
將損失函數(shù)關(guān)于權(quán)重偏置參數(shù)的梯度作為線索,沿梯度方向更新參數(shù),并重復(fù)步驟多次,逐漸靠近最優(yōu)參數(shù)。
隨機梯度下降法中有哪些求梯度的方法?
這里的梯度特指的是損失函數(shù)關(guān)于權(quán)重偏置參數(shù)的梯度。主要有兩種求梯度的方法:
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隨機梯度下降法(SGD)的主要思路是什么?
將損失函數(shù)關(guān)于權(quán)重偏置參數(shù)的梯度作為線索,沿梯度方向更新參數(shù),并重復(fù)步驟多次,逐漸靠近最優(yōu)參數(shù)。
隨機梯度下降法中有哪些求梯度的方法?
這里的梯度特指的是損失函數(shù)關(guān)于權(quán)重偏置參數(shù)的梯度。主要有兩種求梯度的方法: