混合神经网络。 - 页 11

[Andrey Dik]

gumgum >> :

................

这一切是为了什么？

[gumgum]

joo писал(а)>>

>>哪个N？

[Andrey Dik]

我很抱歉，口香糖，但我不知道为什么，也不知道为什么。要么是我太笨了，要么是你有什么事没告诉我。

对这样一个简单的函数进行优化有什么意义？

[gumgum]

为了顺利地减少误差，你必须选择一个非常低的学习率，但这可能需要一个不可接受的漫长的学习时间。

这里我在想，如果你在学习过程中从功能上改变了学习率。

[gumgum]

joo писал(а)>>

我很抱歉，口香糖，但我不知道为什么，也不知道为什么。要么是我太笨了，要么是你有什么事没告诉我。

对这样一个简单的函数进行优化有什么意义？

它不需要被优化。

[Denis Timoshin]

Joo, 谢谢你的链接，非常有趣!

[Denis Timoshin]

gumgum >> :

>> 它不需要被优化。

梯度实际上是一个有用的东西，但它并不总是能解决这个问题

[Andrey Dik]

gumgum >> :

你是在说梯度下降还是什么？ 我不知道怎么做，也不知道它有什么作用。

我并不了解所有的优化方法，我只谈我擅长的，这就是为什么我建议运行一个ff，把你的方法与其他人进行比较，学习新的东西。

[gumgum]

IlyaA писал(а)>>

并没有使它变得更清楚 :-D.帮个忙，从一开始就用其他的词来描述它。或者只是用更多的字。

我今天要做个实验....>> 我明天会发布!

[Denis Timoshin]

gumgum >> :

>> 它不需要被优化。

你的想法是正确的！这就是他们随着时代的发展所做的，减少学习曲线