吴恩达 coursera AI 专项二第二课总结+作业答案
前言
吴恩达的课程堪称经典,有必要总结一下。
学以致用,以学促用,通过笔记总结,巩固学习成果,复习新学的概念。
目录
文章目录
- 前言
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- 正文
- 局部最小值问题
正文
优化算法 随机样本梯度下降
批量和小批量梯度下降的比较。
小批量梯度下降算法
批量和小批量下降时的误差曲线。
选择你的样本规模
典型的小批量数量选择方式。
伦敦的气温,指数化归一加权。
指数化加权平均。
通过加权平均,平滑变化率。
手动实现一个加权平均。
梯度计算中的偏差校正
梯度下降中的例子,有时候震荡回比较厉害。
momentum(动量)更新的实现细节。
梯度更新的方法。
Adam优化算法.
超参数选择方案。
学习率更新方案。
学习率下降方案,更适应具体的问题。
其他的学习率下降方法。
局部最小值问题
算法有可能收敛到局部最小值,鞍点。
平原问题,更新较慢,但仍在更新。
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