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神经网络中梯度下降的参数更新公式理解_梯度下降更新参数

梯度下降更新参数

在这里插入图片描述
目的:降低损失函数y
可调整数值:变量x(式子中时θ)
当求得导数为正数时,代表x增大,y也增大,根据目的,需要减小x,这样y也会减小,所以取导数反方向,即更新为负号。
当求得导数为负数时,代表x增大,y减小,与目的相同,如何增大x呢,也需要取导数反方向,即
x-导数,这样x就增大了,y也就减小了。
综合两种情况,可以看出取取导数的反方向更新x,会使得y损失函数减小。
参数更新方向确定了,如何更新的更好呢,有一个学习率控制,还有没有更好的方法呢,得琢磨琢磨。

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