線形回帰+基本的な最適化アルゴリズムハンズオンディープラーニングv2pytorch

開発 2022-04-05 02:47:23 訪問数: null

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勾配の計算は機械学習の最も費用のかかる部分であるため、小さすぎることはありません

2.線形回帰の実装は0から始まります

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利回りはランダムリターンを意味します

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学習率が小さく0.003から0.001に変化した場合、損失の変化は小さい

学習率が大きく、0.003から10に変化した場合、損失の変化は計算できません。yの変化は次のようになります。 0、および分割は異常になります。
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3.線形回帰の実装の概要

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nn.Sequential：レイヤーのリスト

参照する

https://www.bilibili.com/video/BV1PX4y1g7KC/

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転載: blog.csdn.net/zgpeace/article/details/123676788

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