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所有样本一起训练。
所有样本一起训练一次叫一个epoch
一次训练的不是全部的样本。
一次只训练一个样本,然后用这个样本来更新梯度。我们通常说的SGD是指miniSGD
如下图所示:
鞍点是一个平的点,在该点处梯度为0,但是并不是我们想要的点。
对于复杂的模型,某个点的梯度非常大,以至于下一步不知道往哪走。
对于梯度爆炸通常采用梯度裁剪的方式,即设定一个值,当梯度超过这个值的时候就把梯度设定为该值。
可以理解为惯性。
提示:这里对文章进行总结:
例如:以上就是今天要讲的内容,本文仅仅简单介绍了pandas的使用,而pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。
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