32、自然语言处理中的深度学习优化与工具应用

自然语言处理中的深度学习优化与工具应用

1. 基于梯度下降的优化方法

在开发智能系统时，我们常使用基于梯度下降的方法，让机器从数据中学习识别模式。其最终目标是找到局部最小值，目标函数是机器的最终预测结果。在梯度下降算法中，我们并非一步到位实现目标函数的最优，而是通过迭代小步选择中间最优选项，逐步接近局部最小值。

1.1 基本梯度下降

基本梯度下降需要计算整个训练数据集上损失函数关于参数的梯度，每次更新都要考虑整个数据集和所有参数，因此速度非常慢。
- 公式 ：可参考 此处 的图 9.58。
- 示例代码 ：可参考 此处 的图 9.59。

1.2 随机梯度下降

随机梯度下降针对每个训练示例和标签更新参数，只需在训练数据集上添加一个循环，相较于基本梯度下降，参数更新速度更快。
- 公式 ：可参考