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我们依然先是以一元二次函数为例子，来介绍梯度下降法求极值。在下节课，会介绍对任意函数使用梯度下降求极值，并且介绍目前最主流的深度学习工具 pytorch. 梯度下降法求解一元二次函数最小值我们仅仅以 a>0,有最小值的情况为...

在《多任务学习漫谈：以损失之名》中，我们从损失函数的角度初步探讨了多任务学习问题，最终发现如果想要结果同时具有缩放不变性和平移不变性，那么用梯度的模长倒数作为任务的权重是一个比较简单的选择。我们继而分析了，该...

就是函数值的导数，我们把它称为梯度，对于我们上面得到的损失函数：我们还是求它的导数，但是最后不是用矩阵求导，令导数等于0，而是只要它的导数（梯度）：然后就像上面一步一步走下山一样迭代，每一个新的值，都是在旧值...

深度学习模型，每次权重更新的量[公式][公式]学习率[公式]*损失函数值的梯度[公式]，损失函数值[公式]理论上不断变小，所以每次权…显示全部 17,450 大家好，我是泰哥。同学们在日常训练模型的过程中，有没有对结果进行过...

梯度下降法（gradient descent），又名最速下降法（steepest descent）是求解无约束最优化问题最常用的方法，它是一种迭代方法，每一步主要的操作是求解目标函数的梯度向量，将当前位置的负梯度方向作为搜索方向（因为在该方向...

定义一个 model，输入长度是 1，输出也是 1 model=Linear(1,1)#即 y=wx+b#均方损失函数：MSELoss，输入 x和目标y之间均方差 criterion=MSELoss()#优化器我们选择最常见的优化方法 SGD(随机梯度下降)，就是每一次迭代计算 mini-...

这篇文章是我们尝试总结自定义损失函数在许多实际问题中的重要性，以及如何使用LightGBM梯度提升包实现它们。常见的ML库中有许多常用的损失函数。如果你想进一步了解这方面的知识，请阅读这篇文章，这是Prince在攻读数据科学...

假设我们想搜索光滑函数的最小值，常见的方案是梯度下降（Gradient Descent），即按照如下格式进行迭代：如果关于是凸的，那么梯度下降通常能够找到最小值点；相反，则通常只能收敛到一个“驻点”—即梯度为 0 的点，比较...

在这里使用梯度下降似乎很简单，因为我们的函数是很好的行为。然而，对于更复杂的函数，如下面所示的，找到最小值是很困难的，这就是为什么我们使用这个方法。在本文中，我们不打算讨论更高级的梯度下降应用程序，但是您应该...

梯度下降法实现简单，当目标函数是凸函数时，梯度下降法的解是全局解。一般情况下，其解不保证是全局最优解，梯度下降法的速度也未必是最快的。梯度下降法的优化思想是用当前位置负梯度方向作为搜索方向，因为该方向为当前位置...

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