李宏毅DL视频课01-Regression

Regression

  1. Model
  2. Goodness of function:
    在这里插入图片描述
  3. Grandient Descent
    沿梯度低的方向调整参数learning rate:参数更新大小
    梯度下降过程
    ps:最下面一行应该是w1减去w1的偏微分,b同理。
    梯度:在这里插入图片描述
    老生常谈的“局部最优”

在这里插入图片描述
这种情况不会出现local optimal,因为他们的等高线是一样的。
偏微分求解过程:
在这里插入图片描述
EORROR值,和loss不是一回事
如果error值太大,可以换model.但要注意overfitting问题
在这里插入图片描述
error值过大时,redesign function:加入一个平滑项

为了使wi参数更小,即变化幅度小,这样函数曲线平滑,对输入不敏感,可以减少噪声的影响。
输入更接近输出
在这里插入图片描述
λ越大,平滑项考虑越大,曲线越平滑。函数更倾向考虑w本来的数值,减少考虑error;

在这里插入图片描述

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