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梯度下降法的理解及实现 (一)

梯度下降法的理解及实现 (一)

作者: 生信编程日常 | 来源:发表于2020-11-04 20:34 被阅读0次

梯度下降法(Gradient Decent)示意图如下图所示:


我们的目的的一步步的走向最低点,也就是损失函数的最小值。图中损失函数的导数可以代表方向,当初始点在左侧时,导数为负,w_i+1会向右移动(也就是向最低点移动);当初始点在右侧时导数为正,w_i+1会向左移动。无论初始点在哪里都会得到一个局部最小值。

1). 图中的\alpha(或者称作\eta)被称为学习率 (learning rate);
2). 这个值影响获得最优解的速度(如果太小,会影响收敛的速度);取值不合适可能得不到最优解(如果太大,则会跳过最小值);
3). 这是梯度下降法的一个超参数。

值得注意的是,并不是所有的函数都有唯一的极值点,这样我们得到的可能只是一个局部最优解。

解决方案:
多次运行,随机初始点。

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