tensorflow_tutorial_10
梯度下降损失函数$J(\theta, x)$是一个关于网络参数$\theta$和样本$x$二元函数,它是一个凸函数,表示了用网络参数$\theta$来预测与真实结果的偏差大小。神经网络的目标是使得预测结果与真实结果尽可能一致,这句话可以等价于:找到一组网络参数$\theta$使得loss function最小。求解这一组网络参数$\theta$的方法之一是梯度下降法:
$$\theta=\t...
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