简介
梯度下降是一种迭代方法,可用于寻找损失函数的最小值。通过使用梯度下降算法,我们可以迭代求解损失函数,从而得到最小化的损失函数和模型参数值。
梯度下降中的更新策略是根据以下公式,将当前梯度 \frac{\partial f}{\partial w_t} 与学习率 \alpha 相乘,以此来更新当前权重 w_{t+1}:
w_{t+1}=w_t - \alpha \frac{\partial f}{\partial w_t}
在梯度下降算法开始时,我们需要初始化一个起点 w_0,并相应地更新参数。以下过程展示了如何寻找函数 f(w)=w^2 的最小值。起点 w_0=-10,学习率 \alpha=1。
在本次挑战中,我们将探索梯度下降的概念及其缺点。梯度下降是一种用于寻找损失函数最小值的迭代方法。然而,它有时会陷入局部最优解,无法找到全局最优解。本次实验的目标是优化梯度下降方法,使其能够跳过局部最优解,高效地找到全局最优解。