使用minibatch的方式進行梯度下降
專案
內容
課程人工智慧實戰2019
作業要求
採用隨機選取資料的方式，batch size分別選擇5，10，15進行執行，並回答關於損失函式的 2d 示意圖的問題
我的課程目標
掌握相關知識和技能，獲得專案經驗
本次作業對我的幫助
理解神經網路的基本原理，並掌握**實現的基本方法
作業正文
【人工智慧實戰2019-何崢】第3次作業
其他參考文獻
梯度下降的三種形式
參考** ch04/level4-final
由上述公式可以得知，當loss取某一定值（即在圖上表現為某一特定顏色時），該式符合橢圓表示式的一般形式，因此2d的loss影象表現為橢圓。若想把圖轉換為乙個圓，則需保證\(w^2\)和\(b^2\)前的係數相等同時\(wb\)前的係數為0。即當滿足\(\sum_^kx_i^2=k\)，且\(\sum_^kx_i=0\)時，圖形為圓形。
由於所取的數值精度有限，並非完全連續，因此loss函式在趨近於最小值0時，由於平面變化趨向平緩，因此0值相近的區域都表現為同一顏色表示，即形成所見的橢圓。
人工智慧實戰2019 何崢 第6次作業
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人工智慧實戰2019 第6次個人作業 鄒鎮洪
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