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csdn学院_tensor flow安装教程_完成解码模块_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-27 / 浏览次数:1

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以走到这个山谷里,然后这个就是最我们到了一个最小值。那应该是一个梯度为零的值,但是可能真正最低的只是在这个地方,这个山谷这只是一个山谷中间的一个小湖,但是这个事,但最低的一个地方可能是这个山和这个山之间的一个。一个更小的一个地方,但是你因为如果是采用梯度下降的话,你梯度下降为零的话,你在这个地方可能就就一直停在这了,你就不会走到下面了,那可能你会以为这个局部最小的就是全球最小,所有的话。这可能是一个最可能是碰到一个安点,那可能是碰到一个局部的最小点,比如说我们的一个损失函数的情况是这样的。 真正的全局最优在这。只不过有点事在这,所以的话,饿,这个点其实不是按点属于局部最小点,暗点的话可能这个属于局部最大点,然后按点的话它是在2,它是在三维甚至高。水的情况下能够画出来,我这边就不好画了,所以的话,嗯,就是按梯度最小法,你可以做到局部最小点,也可能走的比较坑,这个理论上可以,实际上呢就是比较难。但是走到安静的情况下也是比较常见的,然后真正走到局部最小点才是我们需要求的最小点,那我们怎么去走了几步就行了,就是如果这个函数它是一个凸函数,他的。你说它的导数是单调递增的,那他绝对是有一个,就是
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