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黃石助教
2024-11-05 13:30
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同學你好。對于gradient descent algorithm的概念，稍作了解即可。首先明確loss function的概念。絕大多數(shù)機器學習模型都會有一個損失函數(shù)，比方說均方誤差損失函數(shù)（見圖1）。這種函數(shù)其實就是用來衡量模型的精確度的。一般來說，損失函數(shù)越小，模型就越精確（如均方誤差越小、模型就越精確）。想要提高機器學習模型的精確度就要盡可能降低損失函數(shù)的值。Gradient descent algorithm就是一個常用的降低損失函數(shù)的算法，我們用這個算法不斷地調(diào)整weight和bias，以使損失函數(shù)越來越小。這一算法要用到loss function對于weight和bias的一階導，通過一階導乘以learning rate來對參數(shù)進行不斷的調(diào)整、使得loss function越來越?。ㄒ妶D2）。
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