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训练过程--梯度下降算法(SGD、adam等) 📈🚀 _sgd公式 _
随着深度学习的迅猛发展,梯度下降算法成为了机器学习领域中不可或缺的一部分。无论是初学者还是资深开发者,都对SGD(随机梯度下降)和Adam等优化器耳熟能详。今天,我们就来深入探讨一下这些算法背后的数学原理,特别是SGD的具体计算方式。
首先,让我们来看看SGD的基本概念。SGD是一种迭代方法,用于寻找损失函数的最小值。其核心思想是通过不断地调整模型参数,使得损失函数的值逐渐减小。在每次迭代过程中,SGD仅使用单个样本或一个小批量数据来计算梯度,从而快速地更新模型参数。
公式如下:
θ = θ - α ∇J(θ)
其中,θ表示模型参数,α表示学习率(learning rate),∇J(θ)表示损失函数J关于参数θ的梯度。这个简单的公式背后隐藏着强大的力量,它能帮助我们找到最优解,从而提高模型的预测能力。
希望这篇简短的介绍能够帮助大家更好地理解SGD及其在实际应用中的重要性。🚀🔍
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