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梯度下降与优化策略详解

梯度下降与优化策略详解

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梯度下降的优化思路挺有意思，尤其是它在机器学习里的表现，简直是调参的利器。你可以把它想象成在山坡上找最低点，梯度告诉你坡度大小和方向，下降就是往低处走。随机梯度下降(SGD)适合大数据，更新快但有点噪声，反倒让你跳出局部最优。这里还有批量和小批量梯度下降，速度和准确性之间的平衡挺巧妙。学会调整学习率关键，学得太快容易震荡，慢了又磨人，动量法、Adam 这些优化策略就像给你装了外挂，收敛更快。对实战党来说，知道这些算法背后的玩法，调参时省心不少。资料里还讲了不少变种，挺适合想往深度学习方向冲的人。如果你想扎实掌握梯度下降，尤其是随机梯度下降，这套内容挺有料。

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07 随机梯度下降.zip 预估大小：17个文件
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07 随机梯度下降 文件夹
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课时64 损失函数及其梯度-2.mp4 63.5MB
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课时65 单输出感知机梯度.mp4 51.89MB
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课时60 梯度下降-简介-2.mp4 14.45MB
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课时74 TensorBoard可视化-1.mp4 15.55MB
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课时67 链式法则.mp4 18.26MB
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课时66 多输出感知机梯度.mp4 17.71MB
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课时70 函数优化实战.mp4 38.96MB
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课时61 常见函数的梯度.mp4 93KB
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课时59 梯度下降-简介-1.mp4 25.37MB
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课时73 手写数字问题实战（层）-3.mp4 26.51MB
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课时69 反向传播算法-2.mp4 14.13MB
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课时72 手写数字问题实战（层）-2.mp4 13.92MB
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课时63 损失函数及其梯度-1.mp4 10.78MB
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课时75 TensorBoard可视化-2.mp4 60.2MB
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课时62 激活函数及其梯度.mp4 21.4MB
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课时68 反向传播算法-1.mp4 14.09MB
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课时71 手写数字问题实战（层）-1.mp4 32.39MB
zip 文件大小：421.53MB