梯度更新为什么要考虑学习率？ 上传者：女汉子_雪梅 2023-05-10 02:56:42上传 DOCX文件 10.41KB 热度 14次 在深度学习中，梯度表示损失函数相对于模型参数的变化率。而梯度更新的过程中，如果学习率过大，将导致更新的步长过大，容易跨越最优点，无法找到最小值。相反，如果学习率过小，则会导致更新过程缓慢，降低算法的收敛速度。因此，在梯度更新中，需考虑合理的学习率，以保证算法能够快速、稳定、高效地收敛。 下载地址 用户评论 更多下载 下载地址 立即下载 收藏 腾讯 微博 用户评论 发表评论 女汉子_雪梅 资源：47 粉丝：0 +关注 上传资源 免责说明 本站只是提供一个交换下载平台，下载的内容为本站的会员网络搜集上传分享交流使用,有完整的也有可能只有一分部,相关内容的使用请自行研究,主要是提供下载学习交流使用,一般不免费提供其它各种相关服务! 本站内容泄及的知识面非常广,请自行学习掌握,尽量自已动脑动手解决问题,实践是提高本领的途径,下载内容不代表本站的观点或立场!如本站不慎侵犯你的权益请联系我们,我们将马上处理撤下所有相关内容！联系邮箱：server@dude6.com
