平淡煎饼
Python数据分析与可视化-
对一个可微函数来说，理论上可以用解析法找到他的最小值：函数最小值就是导数为0的点。这一方法可以用在神经网络上，就是解析出最小损失函数所对应的所有权重值。可以使用以下步骤，沿着梯度的反方向更新权重，损失每次都会变小一点1）抽取训练样本x和对应目标y组成的数据批量2）在x上运行网络，得到预测值y_pred3）计算网络在这批数据上的损失，用于衡量y_pred和y之间的距离4）计算损失相对于网络参数的梯度（一次反向传播(backward pass)）5）将参数沿着梯度的反方向移动一点，比如w
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