Funkcja kosztów Descent Descent

Co to jest zejście gradientowe? Zejście gradientu jest algorytmem używanym do optymalizacji funkcji kosztu lub błędu modelu. Służy do znalezienia minimalnej wartości błędu możliwego w twoim modelu. Zejście gradientu można uznać za kierunek, który musisz podjąć, aby osiągnąć najmniej możliwy błąd.

1. Jaka jest formuła funkcji kosztów?
2. Jaka jest funkcja kosztów w regresji liniowej?
3. Dlaczego funkcja kosztów jest 1 2?
4. Jaka jest funkcja kosztów w sieci neuronowej?

Jaka jest formuła funkcji kosztów?

Ogólna forma wzoru funkcji kosztu jest c (x) = f + v (x) c (x) = f + v (x), gdzie f jest całkowitych kosztów stałych, v jest kosztem zmiennym, x jest liczbą jednostek i c (x) to całkowity koszt produkcji.

Jaka jest funkcja kosztów w regresji liniowej?

Funkcja kosztów regresji liniowej:

Funkcja kosztów jest średnim błędem N-próbek w danych (dla całych danych szkoleniowych), a funkcja utraty jest błędem dla poszczególnych punktów danych (dla jednego przykładu szkolenia). Funkcja kosztu regresji liniowej jest średnim błędem kwadratowym lub średnim błędem kwadratowym.

Dlaczego funkcja kosztów jest 1 2?

To jest proste. To dlatego, że kiedy przyjmujesz pochodną funkcji kosztu, jest używany do aktualizacji parametrów podczas zejścia gradientu, 2 w mocy jest anulowane za pomocą 12 mnożnika, w ten sposób pochodne jest czystsze.

Jaka jest funkcja kosztów w sieci neuronowej?

Funkcja kosztów jest miarą „jak dobra” sieć neuronowa w odniesieniu do jej próbki szkoleniowej i oczekiwanej wydajności. Może to również zależeć od zmiennych, takich jak wagi i uprzedzenia. Funkcja kosztów to pojedyncza wartość, a nie wektor, ponieważ ocenia, jak dobra sieć neuronowa zrobiła jako całość.