梯度下降算法结束条件

梯度的方向总是函数值越来越大的方向，如果是求极大值，沿着梯度的方向迭代接口；如果是求极小值，沿着梯度相反的方向迭代即可，即梯度下降法。

梯度下降法（梯度上升法应该也适用）迭代结束的条件，常用的有两种：

一、定义一个合理的阈值，当两次迭代之间的差值小于该阈值时，迭代结束。

二、设置一个大概的迭代步数，比如1000或500，梯度下降法最终的迭代肯定会收敛，只要达到相应迭代次数，多了也没关系。因为迭代次数多了后，在

到达极值点时，函数对变量的导数已近乎为0，即使过了极值点，导数就变为正数了，之前的导数为负数。这个时候，变量x的值减去步长与导数的乘

积反倒变小了。所以即使步数多了，结果也基本上就在极值点处左右徘徊，几乎等于极值点，因此没有问题。
---------------------
作者：hyg1985
来源：CSDN
原文：https://blog.csdn.net/hyg1985/article/details/42556847
版权声明：本文为博主原创文章，转载请附上博文链接！

梯度下降算法结束条件相关推荐

监督学习——随机梯度下降算法（sgd）和批梯度下降算法（bgd）
线性回归首先要明白什么是回归.回归的目的是通过几个已知数据来预测另一个数值型数据的目标值. 假设特征和结果满足线性关系,即满足一个计算公式h(x),这个公式的自变量就是已知的数据x,函数值h(x)就 ...
【Machine Learning】梯度下降算法介绍_02
文章目录前言一.梯度 1.1 导数 1.2 偏导数二.举例梯度下降三.训练样本四.梯度下降 4.1 量梯度下降(Batch Gradient Descent,BGD) 4.2 随机梯度下降( ...
基于梯度下降算法自建一种短期有效的自回归模型
基于梯度下降算法自建一种短期有效的自回归模型前言一:移动平均模型二:基于自适应滤波思想的权重优化三:代码实现四:实验分析五:总结与展望前言基于时间序列自回归预测模型还是比较多的,简单的 ...
模型优化-梯度下降算法
梯度下降(Gradient Descent)算法是机器学习中使用非常广泛的优化算法.当前流行的机器学习库或者深度学习库都会包括梯度下降算法的不同变种实现. [思想]:要找到某函数的最小值,最好的方法是 ...
Udacity机器人软件工程师课程笔记（二十四) - 控制（其二） - PID优化，梯度下降算法，带噪声的PID控制
7.非理想情况 (1)积分饱和到目前为止,我们一直使用的"理想"形式的PID控制器很少用于工业中."时间常数"形式更为常见. 当前说明了理想形式的一些重大缺陷 ...
机器学习——梯度下降算法
文章目录梯度下降算法概念前提条件目标函数训练集训练步骤代码表示梯度下降的算法调优总结梯度下降算法最优化算法在机器学习中是一种求解最合适的权重参数的算法,梯度下降算法就是其中的一种 ...
机器学习-梯度下降算法原理及公式推导
目录 1.梯度下降直观理解解释 2.算法上的解释 3.常用的梯度下降法 4.梯度下降算法调优 5.其他优化算法对比在求解机器学习算法的模型参数,即无约束优化问题时,梯度下降算法(Gradient D ...
算法代码中的循环矩阵在哪体现_「Machine Learning 学习小结」| 向量在梯度下降算法当中的应用...
写在前面: 在之前的文章当中提到过,学习梯度下降算法,可能需要一点点线性代数的知识.在本篇文章当中,我们的讨论就涉及到了向量. 笔者也曾提到,不妨把向量看成对数据进行批量操作的一种工具,这样可能对我们 ...
梯度下降算法的细节补充（凸函数，导数，偏导数，梯度，方向导数以及负梯度下降最快背后的泰勒身影）
1. 写在前面这篇文章, 再来对梯度下降算法进行一个小的回顾, 梯度下降算法是求解无约束多元函数极值最常用的数值方法, 很多机器学习常用算法和神经网络都是以它作为算法框架进行优化参数. 所以这个算法 ...

梯度下降算法结束条件

梯度下降算法结束条件相关推荐

最新文章

热门文章