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上海网站建设公,网站权重怎么看,长春 万网 网站建设,公司装修费用账务处理梯度下降算法收敛所需要的迭代次数根据模型的不同而不同#xff0c;我们不能提前预知#xff0c;我们可以绘制迭代次数和代价函数的图表来观测算法在何时趋于收敛。 也有一些自动测试是否收敛的方法#xff0c;例如将代价函数的变化值与某个阀值#xff08;例如0.001#… 梯度下降算法收敛所需要的迭代次数根据模型的不同而不同我们不能提前预知我们可以绘制迭代次数和代价函数的图表来观测算法在何时趋于收敛。 也有一些自动测试是否收敛的方法例如将代价函数的变化值与某个阀值例如0.001进行比较但通常看上面这样的图表更好。 梯度下降算法的每次迭代受到学习率的影响如果学习率?过小则达到收敛所需的迭代次数会非常高如果学习率?过大每次迭代可能不会减小代价函数可能会越过局部最小值导致无法收敛。通常可以考虑尝试些学习率? 0.010.030.10.31310转载于:https://www.cnblogs.com/sl0309/p/10358586.html
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