深度学习中常用参数解释

作者：小舞很执着 | 2024-08-23 10:23:09

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深度学习中常用参数解释

1. 梯度下降

梯度下降几乎可以用于优化所有的深度学习模型，最简单的理解是计算损失函数关于模型参数的导数（梯度），然后通过不断地在损失函数递减的方向更新参数，即将梯度乘以一个预先确定的正数声明：本文内容由网友自发贡献，不代表【wpsshop博客】立场，版权归原作者所有，本站不承担相应法律责任。如您发现有侵权的内容，请联系我们。转载请注明出处：https://www.wpsshop.cn/w/小舞很执着/article/detail/1020547