Tag: 梯度下降

培训期间的常见原因

我注意到训练中频繁发生的是NAN s的引入。 通常情况下，似乎是通过内部产品/完全连接或卷积层吹起来的重量来引入的。 这是否发生，因为梯度计算正在炸毁？ 或者是因为重量初始化（如果是的话，为什么重量初始化有这个效果）？ 或者这可能是由input数据的性质造成的？ 这里最重要的问题是： 在训练期间发生NAN的最常见原因是什么？ 其次，有什么方法来打击这个（为什么他们工作）？

为什么梯度下降，当我们可以parsing线性回归

在线性回归空间中使用梯度下降有什么好处？ 看起来像我们可以用分析方法解决问题（find最小化成本函数的theta0-n），为什么我们仍然想用梯度下降来做同样的事情呢？ 谢谢