每天五分钟深度学习:如何理解梯度下降算法可以逼近全局最小值?

ops/2025/3/16 8:11:14/

本文重点

上节课程中,我们已经知道了逻辑回归的代价函数J。要想最小化代价函数,我们需要使用梯度下降算法

梯度下降算法地直观理解:

为了可视化,我们假设w和b都是单一实数,实际上,w可以是更高地维度。

代价函数J是在水平轴w和b上的曲面,因此曲面的高度就是J(w,b)在某一点(w,b)的函数值。我们要做的就是找到使得代价函数J最小的值所对应地w和b。

从逻辑回归的损失函数来看梯度下降

因为我们定义的逻辑回归的是凸优化的问题,也就是说只有一个最优值,所以无论在哪里初始化,梯度下降都可以达到同一个局部最优点。梯度下降算法过程表示为:

直到走到全局最优解或者接近全局最优解的地方,此时的w和b就是我们要找的w和b了,那么此时的损失函数最小,此时的目标函数最拟合数据。

梯度下降算法细节化说明:

为了让大家对梯度下降算法能够有更加深刻的理解,上面我们有两个参数w和b,这里我们只是用一个参数w。

</


http://www.ppmy.cn/ops/27420.html

相关文章

Netty学习

系列文章目录 提示&#xff1a;目录可以自动生成&#xff0c;如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录 系列文章目录前言一、基本认识1.引入库 二、demo练习1.引入库2.读入数据 前言 一、基本认识 1.引入库 二、demo练习 1.引入库 代码如下&#xff08;示例&#xff09;&am…

「Transmitting Levels」Solution

简述题意 给定一个 n n n 个元素的环形数组 a a a&#xff0c; q q q 次查询&#xff0c;每次给定一个 k k k&#xff0c;将数组划分为若干个连续段&#xff0c;使得每一段的和都不超过 k k k&#xff0c;最小化连续段个数。 2 ≤ n ≤ 1 0 6 , 1 ≤ q ≤ 50 2 \le n \le …

Docker容器配置进阶

一、容器的自动重启 Docker提供重启策略选项控制容器退出时或Docker重启时是否自动启动该容器。重启策略能够确保关联的多个容器按照正确的顺序启动。Docker建议使用重启策略&#xff0c;并避免使用进程管理器启动容器。运行容器时可以使用--restart选项指定重启策略。容器的重…

Spring Boot集成Spring AI实现快速接入openAI

1.什么是Spring AI&#xff1f; Spring AI API 涵盖了广泛的功能。每个主要功能都在其专门的部分中进行了详细介绍。为了提供概述&#xff0c;可以使用以下关键功能&#xff1a; 跨 AI 提供商的可移植 API&#xff0c;用于聊天、文本到图像和嵌入模型。支持同步和流 API 选项。…

linux系统的rsync命令实现本机到远程主机之间目录的复制和同步

一、rsync命令介绍 在Linux中&#xff0c;rsync 是一个强大的命令行工具&#xff0c;用于同步文件和目录。它可以在本地或通过网络在远程系统之间复制文件。 二、远程目录复制的条件 1、系统要已经安装rsync工具 要使用 rsync 复制远程目录&#xff0c;需要确保系统上安装了 …

CSS常用属性之(列表、表格、鼠标)属性,(如果想知道CSS的列表、表格、鼠标相关的属性知识点,那么只看这一篇就足够了!)

前言&#xff1a;在学习CSS的时候&#xff0c;必不可少的就要学习选择器和常见的属性&#xff0c;而本篇文章讲解的是CSS中的列表、表格、背景、鼠标属性。 ✨✨✨这里是秋刀鱼不做梦的BLOG ✨✨✨想要了解更多内容可以访问我的主页秋刀鱼不做梦-CSDN博客 大致了解一下本篇文章…

搭建和配置Stable Diffusion环境,超详细的本地部署教程

跃然纸上的创意、瞬息万变的想象&#xff0c;Stable Diffusion以AI的力量赋予您无限创作可能。在这篇详尽的本地部署教程中&#xff0c;我们将携手走进Stable Diffusion的世界&#xff0c;从零开始&#xff0c;一步步搭建和配置这个强大的深度学习环境。无论您是热衷于探索AI艺…

maven聚合,继承等方式

需要install安装到本地仓库&#xff0c;或者私服&#xff0c;方可使用自己封装项目 编译&#xff0c;测试&#xff0c;打包&#xff0c;安装&#xff0c;发布 parent: <?xml version"1.0" encoding"UTF-8"?> <project xmlns"http://mav…