梯度下降学习率的影响

梯度下降-学习率的影响

调试梯度下降。 绘制一个在x轴上具有迭代次数的图。现在在梯度下降的迭代次数上绘制成本函数J（θ）。如果J（θ）增大，则可能需要减小α。

自动收敛测试。 如果在一次迭代中J（θ）的减小量小于E，则声明收敛，其中E是一些小值，例如10的负三次方。但是，实际上很难选择此阈值。

已经证明，如果学习率α足够小，则J（θ）将在每次迭代中减小。

总结一下：

如果α太小：收敛缓慢。

如果α太大：不会在每次迭代中都减小，因此可能不会收敛。

图来源于吴恩达机器学习，共同学习共同提高。

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