05.1 表面误差

内容与核心概念

" 梯度 " 描述本地错误的增加 。
记录数据并更改模型设置。表面的高度是这些设置的错误。
函数 x2+3y2 点 [2.1] 。
Координаты и расчёт геометрического примера приведены в тексте. Для изменения пространственного рисунка включитеJavaScript.
点现在为平均参数
在前一个图形 x 中可以是输入。 在优化时, 变量是指模型参数, 并记录数据。 每个点都设置不同的模型, L( XXVI) 在选定数据上的错误值。 在新的示例中, 小列损失并不证明质量 。 M05 。
L(x,y) = a, b > > 0 的学习面面在第一时间至少为 0 。 这里是 Theta 的 x, y 两个坐标, 而不是两个学习示例。 L=c 级别线是一个椭圆; 系数比决定时间长度。 a= 1, b=3, theta=[2.1] 值。
∇
L
=
(
2
a
x
,
2
b
y
)
T
,
H
=
diag
⁡
(
2
a
,
2
b
)
.
\nabla L=(2ax,2by)^T,\qquad H=\operatorname{diag}(2a,2b).
∇
L
=
(
2
a
x
,
2
b
y
)
T
,
H
=
diag
(
2
a
,
2
b
)
.
如果 b/a 是巨大的, 错误会随y 变化更快。 常见的闪电速率应该考虑到最寒冷的方向 。 在大型网络中, 二维图只是一个插图: 真实表面有数以百万计的坐标、 马鞍和对称。
实验。
在开始之前,选择 b=13.10 并预测级别的形式。然后从同一个开头开始算法。比较
步骤预算相同
但记住,不同方法的一步 成本和地位是不同的
很容易犯错
步数和坐标图的损失图不同。 长轨并不自动意味着一个缓慢的程序,而玩具方形的快速下降并不能证明语言的优越性。 实验室中没有测量到的 GPU hourougput 和 通用优化评级 。
设置已经改变; 数据和错误评价规则保持不变 。 步骤成功与否需要重新检查 。
这个问题如何解决结果?
第05章Python实例
学术基础