目标函数反向求道注意事项

最新推荐文章于 2025-09-09 13:35:36 发布
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本文探讨了在机器学习中，为何不使用单一数据点而是采用Batch数据来计算Loss函数均值的原因。通过Batch计算可以减少loss的波动，更好地利用计算机的并行计算能力，从而提高模型训练的稳定性和效率。

Loss函数通常作用于一个batch

在计算loss时，我们不会用一条数据去求梯度，进行优化。这样会导致loss波动较大，而且不利于发挥计算机并行计算的能力。我们会选择一个batch的数据，用其均值求梯度，进行优化

# 求batch内的均值
cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y_ * tf.log(y), reduction_indices=[1]))

 


作者：纵横
链接：https://www.zhihu.com/question/27700702/answer/459971765
来源：知乎
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