Learning rate(學(xué)習(xí)效率)

確定梯度下降工作正常

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可從途中看出涤躲,當(dāng)?shù)?00次的時(shí)候,這個(gè)時(shí)候代價(jià)函數(shù)每次變化的的值基本小于預(yù)定義的一個(gè)值10的負(fù)三次方,這個(gè)時(shí)候舟误,我們可以稱呼代價(jià)函數(shù)已經(jīng)收斂造垛。一般選取一個(gè)數(shù)
魔招,如果J(thelta)下降的幅度小于 這個(gè)值,則認(rèn)為收斂了五辽。但實(shí)際上很難選擇這個(gè)閾值办斑。
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當(dāng)alpha過(guò)大的時(shí)候,梯度下降就會(huì)不正常杆逗,如此乡翅,
我們就應(yīng)該選擇小一些的alpha,如果alpha過(guò)于小的時(shí)候,步長(zhǎng)太小罪郊,那么每次迭代代價(jià)函數(shù)就會(huì)變得變化的非常緩慢蠕蚜,因此效率會(huì)變得低下。
因此悔橄,需要重新選擇alpha

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總結(jié)一下:

1.如果alpha是太小靶累,那么代價(jià)函數(shù)的收斂變得緩慢
2.如果alpha太大的話腺毫,代價(jià)函數(shù)在迭代的時(shí)候可能就不會(huì)減小,反而會(huì)增大挣柬,因此收斂不了拴曲。
3.如果學(xué)習(xí)率α足夠小,則每次迭代都會(huì)減小J(θ)凛忿,那么代價(jià)函數(shù)一定會(huì)收斂澈灼,即變小,只是收斂的速度不一樣店溢。
最后叁熔,在選取alpha數(shù)值的時(shí)候,可以按照ng的方法床牧,選擇3的十倍數(shù)荣回,如0.003,0.03,0.3等戈咳,

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