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损失递减#xff0c;梯度为引#xff1a;目标是让损失函数减少#xff0c;依靠梯度指引方向。负梯度#xff0c;反向最短#xff1a;沿着负…
梯度下降小口诀
为了帮助记忆梯度下降的核心原理和关键注意事项可以用以下简单口诀来总结 1. 基本原理
损失递减梯度为引目标是让损失函数减少依靠梯度指引方向。负梯度反向最短沿着负梯度方向走是最快的下降路径。 2. 学习率选择
学习率大不过天学习率不能过大否则容易跳过最优解。学习率小不能挪学习率太小会导致收敛速度太慢。 3. 防止问题
梯度消失用 ReLU为了解决梯度消失问题可以使用合适的激活函数如 ReLU。梯度爆炸加归一梯度爆炸时可通过梯度裁剪或归一化处理。 4. 优化策略
批量小收敛快小批量Mini-Batch训练可以加速收敛。动量法加速度动量优化能加速梯度下降并减少震荡。Adam 优快又稳使用 Adam 优化器适应性强收敛效果好。 5. 实践检查
损失降效果见实时监控损失值确保其逐步下降。迭代停早收敛引入提前停止机制避免过拟合。 口诀示例
“梯度为引反向最短步步递减到低谷步长调好归一保稳优化选择稳又快。”
通过掌握这些口诀能帮助开发者更好地理解梯度下降的工作原理并有效避免常见问题。
