Google深度学习笔记 Stochastic Optimization

最新推荐文章于 2025-02-08 18:12:45 发布
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  • 实践中大量机器学习都是通过梯度算子来求优化的
  • 但有一些问题，最大的问题就是，梯度很难计算
  • 我们要计算train loss，这需要基于整个数据集的数据做一个计算
  • 而计算使 train loss 下降最快的调整方向需要的时间是计算train loss本身的三倍

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并且， 在神经网络的运算中，当数据传送成为瓶颈时，批处理可以减轻数据总线的负荷(严格地讲，相对于数据读入，可以将更多的时间用在计算上)神经网络的梯度：∂L/∂W = 偏导数集合 = (∂L/∂w11 ∂L/∂w12 ∂L/∂w13 ∂L/∂w21 ∂L/∂w22 ∂L/∂w23)线性函数：一条直线，或一个面，满足特性 f(x)=kx+b f(x+y)=f(x)+f(y) f(kx)=kf(x)全连接(fully-connected)：神经网络中，相邻层的所有神经元之间都有连接，用 Affine 层实现。
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