Машинное обучение

В чем разница между кривой ROC и кривой точного возврата?

Любит | Нелюбов | Ответы | Вид | 1294


Якуб Чакон старший научный сотрудник Neptune.ml (с 2018 года по настоящее время)   
@ | Обновлено Right Now


Размер шага (скорость обучения) в градиентном спуске - это значение, которое указывает, сколько вы должны двигаться в направлении противоположного градиента на каждой итерации.

Это гиперпараметр , что означает, что он должен быть установлен вручную.

Если значение установлено слишком низким , градиентному спуску может понадобиться много времени, чтобы найти минимум функции. С другой стороны, если он установлен слишком высоко, алгоритм может фактически начать отклоняться от минимума.

На рисунке ниже размер шага установлен на 0,9, что довольно много, и мы видим, что следующий шаг переходит на другую сторону функции. Этого не произойдет с меньшим размером шага, например, 0,1.

Попробуйте просмотреть пост о градиентном спуске @ hypertuned.ai • Фотографии и видео из Instagram, чтобы получить больше информации.

@ hypertuned.ai в Instagram: «Градиентный спуск является одним из наиболее важных алгоритмов в машинном обучении и используется во многих алгоритмах обучения для нахождения их…»

| |



Онлайн-курс
«Всё о блокчейне и криптовалютах»
Один из самых трендовых курсов в сфере Цифровой экономики.