梯度下降算法和逆误差传播算法

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本文深入探讨了梯度下降算法的基本思想及其在机器学习中的应用，并介绍了BP算法的工作原理，包括误差的前向传播与反向传播过程。此外，还讨论了避免过拟合的策略如早停与正则化。

作者：中南大学可视化实验室可解释性机器学习项目组 18届 本科生研究员 WXY

日期：2020-7-16

标签： 梯度下降 误差反向传播

一、梯度下降算法

基本思想：从某些初始解出发，迭代寻找最优参数值，每次迭代中在当前点计算梯度，根据函数值下降最快的方向确定搜索方向，梯度为0则达到局部极小。
在这里插入图片描述
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J是代价函数，w是权重，b是一个常数类似于阈值，当我们从一个初始点出发，向梯度最大的方向一步一步前进，最终会到达最小值
在这里插入图片描述
全局最小与局部极小
这张图是一个凸函数，但是如果在非凸最优化，类似于这张图
在这里插入图片描述
直接采取梯度下降或许就不能到达全局最小

跳出局部极小的策略

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